DeepSeek-koder og CODELLAMA-34B er begge avancerede AI-modeller designet til kodegenerering, men de udviser bemærkelsesværdige forskelle i ydeevne og kapaciteter.
Performance Metrics
1. benchmark score:
- Deepseek-koder overgår CODELLAMA-34B på flere kodende benchmarks. Specifikt fører det med 7,9% på Humaneval (Python), 9,3% på Humaneval (flersproget), 10,8% på MBPP og 5,9% på DS-1000 [2] [3]. I modsætning hertil opnår CODELLAMA-34B en 74,4% nøjagtighed på Humaneval Pass@1 metrisk, som er lavere end ydelsen af Deepseek-koder [4].
2. Model Specialisering:
- DeepSeek -koder er optimeret specifikt til kodning af opgaver og understøtter 338 programmeringssprog, hvilket gør det meget alsidigt for udviklere [1] [2]. På den anden side, mens Codellama-34B også er i stand til at håndtere forskellige kodningsopgaver, stemmer det ikke overens med den omfattende sprogstøtte fra Deepseek-koder.
3. Kontekstlængde:
- Begge modeller understøtter en lang kontekstlængde på op til 128K -tokens, hvilket giver dem mulighed for at håndtere større kodestykker og opretholde kontekst over udvidede interaktioner [1] [3].
Arkitektoniske forskelle
-Begge modeller bruger en blanding af eksperter (MOE) arkitektur, men DeepSeek-koder er blevet finjusteret med yderligere 6 billioner tokens, hvilket forbedrer dens ydelse markant sammenlignet med Codellama-34b [1] [2]. Arkitekturen giver mulighed for effektiv behandling og forbedret nøjagtighed i kodelaterede opgaver.
Brug sager
- Deepseek-koder udmærker sig i scenarier, der kræver kodning af realtid, automatisering af gentagne opgaver og uddannelsesressourcer til kodning [1]. Det er især kendt for sin evne til at generere funktionel og anvendelig kode effektivt.
-CODELLAMA-34B, selvom den også er effektiv til kodegenerering, er det rapporteret at kæmpe med raffinering af genereret kode gennem opfølgningsforespørgsler sammenlignet med nogle andre modeller som ChatGPT, hvilket indikerer potentielle begrænsninger i interaktive kodningsscenarier [6].
Konklusion
Sammenfattende, mens både Deepseek-koder og CODELLAMA-34B er kraftfulde værktøjer til kodegenerering, demonstrerer DeepSeek-koder overlegen ydelse i benchmarktest, bredere programmeringssprogstøtte og specialiserede muligheder, der er skræddersyet til kodningsopgaver. Disse faktorer placerer det som et mere effektivt valg for udviklere, der søger kodegenerering af kodegenerering i høj kvalitet.
Citater:
[1] https://blog.promplayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-komparativ-analyse/
[2] https://github.com/deepseek-i/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[3] https://deepseekcoder.github.io
[4] https://dataloop.ai/library/model/codefuse-i_codefuse-codellama-34b/
[5] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-coder-v2
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/170wip7/devs_who_use_codellama_34b_which_is_the_best/
[7] https://github.com/deepseek-i/deepseek-coder-v2/actions
[8] https://arxiv.org/html/2410.14766v1