Deepseek Codierer und Codellama-34b sind beide erweiterte KI-Modelle, die für die Codegenerierung entwickelt wurden, sie weisen jedoch bemerkenswerte Unterschiede in Bezug auf Leistung und Funktionen auf.
Leistungsmetriken
1. Benchmark -Ergebnisse:
- Deepseek Codierer übertrifft Codellama-34b über mehrere Codierungsbenchmarks. Insbesondere führt es um 7,9% auf Humanerad (Python), 9,3% für Humaneval (mehrsprachig), 10,8% für MBPP und 5,9% für DS-1000 [2] [3]. Im Gegensatz dazu erreicht Codellama-34b eine Genauigkeit von 74,4% auf dem Humane-Pass@1-Metrik, der niedriger ist als die Leistung von Deekseek Codierer [4].
2. Modellspezialisierung:
- Deepseek Codierer ist speziell für die Codierung von Aufgaben optimiert und unterstützt 338 Programmiersprachen, wodurch es für Entwickler sehr vielseitig ist [1] [2]. Während Codellama-34b auch in der Lage ist, verschiedene Codierungsaufgaben zu erledigen, entspricht es nicht mit der umfangreichen Sprachunterstützung von Deepseek Codierer.
3. Kontextlänge:
- Beide Modelle unterstützen eine lange Kontextlänge von bis zu 128.000 Token, sodass sie größere Code -Snippets verarbeiten und den Kontext über erweiterte Interaktionen beibehalten können [1] [3].
Architektonische Unterschiede
-Beide Modelle verwenden eine Mischung aus Experten (MEE), aber Deepseek Codierer wurde mit zusätzlichen 6-Billionen-Token fein abgestimmt, wodurch ihre Leistung im Vergleich zu Codellama-34b erheblich verbessert wurde [1] [2]. Die Architektur ermöglicht eine effiziente Verarbeitung und eine verbesserte Genauigkeit bei Code-bezogenen Aufgaben.
Anwendungsfälle
- Deepseek Codierer zeichnet sich in Szenarien aus, die Unterstützung in Echtzeit-Codierung, automatisierende Wiederholungsaufgaben und Bildungsressourcen für die Codierung erfordern [1]. Es ist besonders bekannt für seine Fähigkeit, funktionaler und nutzbarer Code effektiv zu generieren.
-Es wurde berichtet, dass Codellama-34B auch für die Codegenerierung effektiv mit der Verfeinerung generierter Code durch Follow-up-Abfragen im Vergleich zu anderen Modellen wie ChatGPT zu kämpfen hat, was potenzielle Einschränkungen bei interaktiven Codierungsszenarien anzeigt [6].
Abschluss
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass sowohl Deepseek-Codierer als auch Codellama-34b leistungsfähige Tools für die Codegenerierung sind, Deepseek Codierer in Benchmark-Tests, umfassenderer Unterstützung der Programmiersprache und spezialisierten Funktionen, die auf Codierungsaufgaben zugeschnitten sind, überlegene Leistung zeigen. Diese Faktoren positionieren es als effektivere Wahl für Entwickler, die qualitativ hochwertige Lösungen für Codegenerierung suchen.
Zitate:
[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/comportment/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