Deepseek Coder e Codellama-34b são modelos de IA avançados projetados para geração de código, mas exibem diferenças notáveis de desempenho e capacidades.
Métricas de desempenho
1. Pontuações de benchmark:
- O codificador Deepseek supera o Codellama-34b em vários benchmarks de codificação. Especificamente, leva 7,9% na Humaneval (Python), 9,3% no Humaneval (multilíngue), 10,8% no MBPP e 5,9% no DS-1000 [2] [3]. Por outro lado, o Codellama-34b alcança uma precisão de 74,4% na métrica de passagem Humaneval@1, que é menor que o desempenho do codificador Deepseek [4].
2. Especialização do modelo:
- O codificador Deepseek é otimizado especificamente para codificar tarefas e suporta 338 linguagens de programação, tornando -o altamente versátil para os desenvolvedores [1] [2]. Por outro lado, embora o Codellama-34b também seja capaz de lidar com várias tarefas de codificação, ele não corresponde ao extenso suporte ao idioma do DeepSeek Coder.
3. Comprimento do contexto:
- Ambos os modelos suportam um longo comprimento de contexto de até 128 mil tokens, permitindo que eles lidem com trechos de código maiores e mantenham o contexto sobre interações estendidas [1] [3].
Diferenças arquitetônicas
-Ambos os modelos utilizam uma arquitetura de mistura de especialistas (MOE), mas o codificador Deepseek foi ajustado com um tokens adicionais de 6 trilhões, aumentando seu desempenho significativamente em comparação com o Codellama-34b [1] [2]. A arquitetura permite processamento eficiente e precisão aprimorada em tarefas relacionadas ao código.
Use casos
- O codificador Deepseek se destaca em cenários que exigem assistência em codificação em tempo real, automatizando tarefas repetitivas e recursos educacionais para codificar [1]. É particularmente observado por sua capacidade de gerar código funcional e utilizável de maneira eficaz.
-Codellama-34b, embora também eficaz para geração de código, foi relatado que luta com o refino gerado código por meio de consultas de acompanhamento em comparação com outros modelos como o ChatGPT, indicando limitações potenciais em cenários de codificação interativa [6].
Conclusão
Em resumo, enquanto o DeepSeek Coder e o Codellama-34b são ferramentas poderosas para a geração de código, o DeepSeek Coder demonstra desempenho superior em testes de referência, suporte mais amplo à linguagem de programação e recursos especializados adaptados para tarefas de codificação. Esses fatores o posicionam como uma escolha mais eficaz para desenvolvedores que buscam soluções de geração de código de alta qualidade.
Citações:
[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