DeepSeek Coder 및 Codellama-34B는 모두 코드 생성을 위해 설계된 고급 AI 모델이지만 성능과 기능에 주목할만한 차이를 나타냅니다.
성능 지표
1. 벤치 마크 점수 :
-Deepseek Coder는 여러 코딩 벤치 마크에서 Codellama-34B를 능가합니다. 구체적으로, 그것은 Humaneval (Python)에서 7.9%, Humaneval (다국어)에서 9.3%, MBPP에서 10.8%, DS-1000에서 5.9%로 이어집니다 [2] [3]. 대조적으로, Codellama-34B는 HumaneVal Pass@1 Metric에서 74.4% 정확도를 달성하며, 이는 Deepseek Coder의 성능보다 낮습니다 [4].
2. 모델 전문화 :
-Deepseek Coder는 코딩 작업에 특별히 최적화되어 있으며 338 개의 프로그래밍 언어를 지원하므로 개발자에게 다재다능합니다 [1] [2]. 반면, Codellama-34B는 다양한 코딩 작업을 처리 할 수 있지만 DeepSeek 코더의 광범위한 언어 지원과 일치하지 않습니다.
3. 컨텍스트 길이 :
- 두 모델 모두 최대 128k 토큰의 긴 컨텍스트 길이를 지원하므로 더 큰 코드 스 니펫을 처리하고 확장 된 상호 작용에 대한 컨텍스트를 유지할 수 있습니다 [1] [3].
건축 적 차이
-두 모델 모두 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처를 활용하지만 DeepSeek Coder는 추가 6 조 토큰으로 미세 조정되어 Codellama-34B에 비해 성능을 크게 향상 시켰습니다 [1] [2]. 이 아키텍처는 코드 관련 작업에서 효율적인 처리와 정확도를 향상시킬 수 있습니다.
사용 사례
-Deepseek Coder는 실시간 코딩 지원, 반복적 인 작업 자동화 및 코딩을위한 교육 리소스가 필요한 시나리오에서 탁월합니다 [1]. 특히 기능적이고 사용 가능한 코드를 효과적으로 생성하는 능력이 특히 유명합니다.
-Codellama-34B는 코드 생성에도 효과적이지만 ChatGpt와 같은 다른 모델과 비교하여 후속 쿼리를 통해 생성 된 코드를 정제하는 데 어려움을 겪고 있는데, 이는 대화식 코딩 시나리오에서 잠재적 한계를 나타냅니다 [6].
결론
요약하면 DeepSeek Coder와 Codellama-34B는 코드 생성을위한 강력한 도구이지만 DeepSeek Coder는 벤치 마크 테스트에서 우수한 성능, 광범위한 프로그래밍 언어 지원 및 코딩 작업에 맞는 특수 기능을 보여줍니다. 이러한 요소는 고품질 코드 생성 솔루션을 찾는 개발자에게보다 효과적인 선택으로이를 배치합니다.
인용 :
[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_wose_codellama_34b_which_is_the_best/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/action
[8] https://arxiv.org/html/2410.14766v1