Deepseek Coder et Codellama-34b sont tous deux des modèles AI avancés conçus pour la génération de code, mais ils présentent des différences notables dans les performances et les capacités.
Metrics de performance
1. Scores de référence:
- Deepseek Coder surpasse Codellama-34b à travers plusieurs repères de codage. Plus précisément, il mène de 7,9% sur Humaneval (Python), 9,3% sur Humaneval (multilingue), 10,8% sur MBPP et 5,9% sur DS-1000 [2] [3]. En revanche, Codellama-34B atteint une précision de 74,4% sur la métrique Humaneval Pass @ 1, ce qui est inférieur à la performance de Deepseek Coder [4].
2. Spécialisation du modèle:
- Deepseek Coder est optimisé spécifiquement pour le codage des tâches et prend en charge 338 langages de programmation, ce qui le rend très polyvalent pour les développeurs [1] [2]. D'un autre côté, bien que Codellama-34b soit également capable de gérer diverses tâches de codage, elle ne correspond pas au support linguistique approfondi de Deepseek Coder.
3. Longueur du contexte:
- Les deux modèles prennent en charge une longue longueur de contexte allant jusqu'à 128k jetons, ce qui leur permet de gérer des extraits de code plus grands et de maintenir le contexte par rapport aux interactions étendues [1] [3].
Différences architecturales
- Les deux modèles utilisent une architecture de mélange de réseaux (MOE), mais Deepseek Coder a été affiné avec 6 billions de jetons supplémentaires, améliorant considérablement ses performances par rapport à Codellama-34b [1] [2]. L'architecture permet un traitement efficace et une précision améliorée dans les tâches liées au code.
Cas d'utilisation
- Deepseek Coder excelle dans les scénarios nécessitant une assistance de codage en temps réel, l'automatisation des tâches répétitives et les ressources éducatives pour le codage [1]. Il est particulièrement noté pour sa capacité à générer efficacement le code fonctionnel et utilisable.
- Codellama-34b, bien qu'il est également efficace pour la génération de code, aurait du mal à affiner le code généré par des requêtes de suivi par rapport à certains autres modèles comme ChatGPT, indiquant des limitations potentielles dans les scénarios de codage interactifs [6].
Conclusion
En résumé, alors que Deepseek Coder et Codellama-34b sont des outils puissants pour la génération de code, Deepseek Coder montre des performances supérieures dans les tests de référence, un support de langage de programmation plus large et des capacités spécialisées adaptées à la codage des tâches. Ces facteurs le positionnent comme un choix plus efficace pour les développeurs à la recherche de solutions de génération de code de haute qualité.
Citations:
[1] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/
[2] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[3] https://deepseekcoder.github.io
[4] https://dataloop.ai/library/model/codefuse-ai_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-ai/deepseek-coder-v2/actions
[8] https://arxiv.org/html/2410.14766v1