Deepseek Coder και Codellama-34B είναι και τα δύο προχωρημένα μοντέλα AI που έχουν σχεδιαστεί για την παραγωγή κώδικα, αλλά παρουσιάζουν αξιοσημείωτες διαφορές στις επιδόσεις και τις δυνατότητες.
μετρήσεις απόδοσης
1.
- Ο κωδικοποιητής Deepseek ξεπερνά τις απόδοσης Codellama-34B σε διάφορα σημεία αναφοράς κωδικοποίησης. Συγκεκριμένα, οδηγεί κατά 7,9% στο Humaneval (Python), 9,3% στο Humaneval (πολύγλωσσο), 10,8% σε MBPP και 5,9% σε DS-1000 [2] [3]. Αντίθετα, το Codellama-34B επιτυγχάνει ακρίβεια 74,4% στο μετρικό Humaneval Pass@1, η οποία είναι χαμηλότερη από την απόδοση του Deepseek Coder [4].
2. Ειδικοποίηση μοντέλου:
- Ο Deepseek Coder είναι βελτιστοποιημένος ειδικά για τις εργασίες κωδικοποίησης και υποστηρίζει 338 γλώσσες προγραμματισμού, καθιστώντας το εξαιρετικά ευπροσάρμοστο για τους προγραμματιστές [1] [2]. Από την άλλη πλευρά, ενώ το Codellama-34B είναι επίσης ικανό να χειρίζεται διάφορες εργασίες κωδικοποίησης, δεν ταιριάζει με την εκτεταμένη γλωσσική υποστήριξη του Deepseek Coder.
3. Μήκος περιβάλλοντος:
- Και τα δύο μοντέλα υποστηρίζουν ένα μακρύ μήκος πλαισίου έως και 128K μάρκες, επιτρέποντάς τους να χειρίζονται μεγαλύτερα αποσπάσματα κώδικα και να διατηρούν το πλαίσιο σε εκτεταμένες αλληλεπιδράσεις [1] [3].
Αρχιτεκτονικές διαφορές
-Και τα δύο μοντέλα χρησιμοποιούν μια αρχιτεκτονική μείγματος-ειδών (MOE), αλλά ο κωδικοποιητής Deepseek έχει τελειοποιηθεί με επιπλέον 6 τρισεκατομμύρια μάρκες, ενισχύοντας την απόδοσή του σημαντικά σε σύγκριση με το Codellama-34b [1] [2]. Η αρχιτεκτονική επιτρέπει την αποτελεσματική επεξεργασία και τη βελτιωμένη ακρίβεια στις εργασίες που σχετίζονται με τον κώδικα.
Χρησιμοποιήστε περιπτώσεις
- Ο κωδικοποιητής Deepseek υπερέχει σε σενάρια που απαιτούν βοήθεια κωδικοποίησης σε πραγματικό χρόνο, αυτοματοποιώντας επαναλαμβανόμενες εργασίες και εκπαιδευτικούς πόρους για κωδικοποίηση [1]. Σημειώνεται ιδιαίτερα για την ικανότητά του να δημιουργεί αποτελεσματικά λειτουργικό και χρησιμοποιήσιμο κώδικα.
-Το Codellama-34b, ενώ είναι επίσης αποτελεσματικό για την παραγωγή κώδικα, έχει αναφερθεί ότι αγωνίζεται με τον εξευγενισμό του κώδικα μέσω ερωτημάτων παρακολούθησης σε σύγκριση με ορισμένα άλλα μοντέλα όπως το ChatGPT, υποδεικνύοντας πιθανούς περιορισμούς στα διαδραστικά σενάρια κωδικοποίησης [6].
Συμπέρασμα
Συνοπτικά, ενώ τόσο ο κωδικοποιητής Deepseek όσο και ο Codellama-34B είναι ισχυρά εργαλεία για την παραγωγή κώδικα, ο Deepseek Coder επιδεικνύει ανώτερες επιδόσεις σε δοκιμές αναφοράς, ευρύτερη υποστήριξη γλωσσών προγραμματισμού και εξειδικευμένες δυνατότητες προσαρμοσμένες για τα καθήκοντα κωδικοποίησης. Αυτοί οι παράγοντες το τοποθετούν ως μια πιο αποτελεσματική επιλογή για τους προγραμματιστές που αναζητούν λύσεις δημιουργίας κώδικα υψηλής ποιότητας.
Αναφορές:
[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_ish_the_best/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/actions
[8] https://arxiv.org/html/2410.14766v1