DeepSeek Coder og Codellama-34b er begge avanserte AI-modeller designet for kodegenerering, men de viser bemerkelsesverdige forskjeller i ytelse og evner.
Performance Metrics
1. Benchmark -score:
- DeepSeek-koderen overgår Codellama-34B på tvers av flere kodende benchmarks. Spesielt fører det med 7,9% på HumaneVal (Python), 9,3% på HumanEval (flerspråklig), 10,8% på MBPP og 5,9% på DS-1000 [2] [3]. I kontrast oppnår Codellama-34b en nøyaktighet på 74,4% på HumaneVal Pass@1-metrikk, som er lavere enn ytelsen til DeepSeek-koderen [4].
2. Modellspesialisering:
- DeepSeek -koderen er optimalisert spesielt for kodingsoppgaver og støtter 338 programmeringsspråk, noe som gjør det svært allsidig for utviklere [1] [2]. På den annen side, mens Codellama-34B også er i stand til å håndtere forskjellige kodingsoppgaver, samsvarer det ikke med den omfattende språkstøtten til DeepSeek-koderen.
3. Kontekstlengde:
- Begge modellene støtter en lang kontekstlengde på opptil 128K -symboler, slik at de kan håndtere større kodebiter og opprettholde kontekst over utvidede interaksjoner [1] [3].
Arkitektoniske forskjeller
-Begge modellene bruker en arkitektur med blanding av ekspert (MOE), men DeepSeek-koderen har blitt finjustert med ytterligere 6 billioner symboler, noe som forbedrer ytelsen betydelig sammenlignet med Codellama-34b [1] [2]. Arkitekturen gir mulighet for effektiv prosessering og forbedret nøyaktighet i kodelaterte oppgaver.
Brukssaker
- DeepSeek Coder utmerker seg i scenarier som krever kodingshjelp i sanntid, automatisering av repeterende oppgaver og utdanningsressurser for koding [1]. Det er spesielt kjent for sin evne til å generere funksjonell og brukbar kode effektivt.
-Codellama-34b, selv om det også er effektivt for kodegenerering, har blitt rapportert å slite med raffinering av generert kode gjennom oppfølgingsspørsmål sammenlignet med noen andre modeller som chatGPT, noe som indikerer potensielle begrensninger i interaktive kodingsscenarier [6].
Konklusjon
Oppsummert, mens både DeepSeek Coder og Codellama-34B er kraftige verktøy for kodegenerering, demonstrerer DeepSeek Coder overlegen ytelse i benchmark-tester, bredere programmeringsspråkstøtte og spesialiserte evner skreddersydd for kodingsoppgaver. Disse faktorene posisjonerer det som et mer effektivt valg for utviklere som søker løsninger av kodeproduksjon av høy kvalitet.
Sitasjoner:
[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