Deepseek Coder și Codelma-34B sunt ambele modele AI avansate concepute pentru generarea de coduri, dar prezintă diferențe notabile de performanță și capacități.
Metrice de performanță
1.. Scoruri de referință:
- Deepseek Coder depășește Codelma-34B în mai multe repere de codificare. Mai exact, conduce cu 7,9% pe Humeval (Python), 9,3% pe Humeval (multilingv), 10,8% pe MBPP și 5,9% la DS-1000 [2] [3]. În schimb, Codelma-34B atinge o precizie de 74,4% pe metrica Humeval Pass@1, care este mai mică decât performanța Deepseek Coder [4].
2. Specializarea modelului:
- Deepseek Coder este optimizat special pentru sarcini de codificare și acceptă 338 de limbaje de programare, ceea ce îl face extrem de versatil pentru dezvoltatori [1] [2]. Pe de altă parte, în timp ce Codelma-34B este, de asemenea, capabil să gestioneze diverse sarcini de codificare, nu se potrivește cu suportul de limbaj extins al Deepseek Coder.
3. lungimea contextului:
- Ambele modele acceptă o lungime lungă de context de până la 128k jetoane, permițându -le să se ocupe de fragmente de cod mai mari și să mențină contextul peste interacțiuni extinse [1] [3].
Diferențe arhitecturale
-Ambele modele utilizează o arhitectură de amestec de experți (MOE), dar Deepseek Coder a fost reglat bine cu 6 trilioane de jetoane suplimentare, îmbunătățindu-și semnificativ performanțele în comparație cu Codelma-34B [1] [2]. Arhitectura permite o prelucrare eficientă și o precizie îmbunătățită în sarcinile legate de cod.
Utilizați cazuri
- Deepseek Coder excelează în scenarii care necesită asistență de codificare în timp real, automatizând sarcini repetitive și resurse educaționale pentru codare [1]. Se remarcă în special pentru capacitatea sa de a genera cod funcțional și utilizabil în mod eficient.
-Codelama-34B, deși eficient pentru generarea de coduri, a fost raportat să se lupte cu rafinarea codului generat prin interogările de urmărire în comparație cu alte modele precum ChatGPT, ceea ce indică limitări potențiale în scenarii de codificare interactivă [6].
Concluzie
În rezumat, în timp ce atât Deepseek Coder, cât și Codelma-34B sunt instrumente puternice pentru generarea de coduri, Deepseek Coder demonstrează performanțe superioare în testele de referință, suportul de limbaj de programare mai larg și capacitățile specializate adaptate pentru sarcinile de codificare. Acești factori o poziționează ca o alegere mai eficientă pentru dezvoltatorii care caută soluții de generare a codurilor de înaltă calitate.
Citări:
[1] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-compipprative-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_codelma_34b_which_is_the_best/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/actions
[8] https://arxiv.org/html/2410.14766v1