DeepSeek Coder и Codellama-34B являются продвинутыми моделями ИИ, разработанными для генерации кода, но они демонстрируют заметные различия в производительности и возможностях.
Метрики производительности
1. Бланковые результаты:
- DeepSeek Coder превосходит Codellama-34B по нескольким контрольным показателям. В частности, он приводит на 7,9% на гумане (Python), 9,3% на гумане (многоязычный), 10,8% на MBPP и 5,9% на DS-1000 [2] [3]. Напротив, Codellama-34B достигает точность 74,4% на метрике Humaneval@1, что ниже, чем производительность DeepSeek Coder [4].
2. Специализация модели:
- DeepSeek Coder оптимизирован специально для кодирования задач и поддерживает 338 языков программирования, что делает его весьма универсальным для разработчиков [1] [2]. С другой стороны, в то время как Codellama-34B также способен выполнять различные задачи кодирования, он не соответствует обширной языковой поддержке DeepSeek Coder.
3. Длина контекста:
- Обе модели поддерживают длинную длину контекста до 128K токенов, что позволяет им обрабатывать более крупные фрагменты кода и поддерживать контекст над расширенными взаимодействиями [1] [3].
Архитектурные различия
-Обе модели используют архитектуру смеси экспертов (MOE), но DeepSeek Coder был точно настроен с дополнительными 6 токенами 6 триллионов, что значительно повысило ее производительность по сравнению с Codellama-34B [1] [2]. Архитектура обеспечивает эффективную обработку и повышенную точность в задачах, связанных с кодом.
варианты использования
- DeepSeek Coder превосходит в сценариях, требующих помощи в кодировании в реальном времени, автоматизации повторяющихся задач и образовательных ресурсов для кодирования [1]. Это особенно отмечено своей способностью эффективно генерировать функциональный и полезный код.
-Сообщалось, что Codellama-34B, хотя и эффективная для генерации кода, борется с усовершенствованным сгенерированным кодом с помощью последующих запросов по сравнению с некоторыми другими моделями, такими как CHATGPT, что указывает на потенциальные ограничения в интерактивных сценариях кодирования [6].
Заключение
Таким образом, в то время как DeepSeek Coder и Codellama-34B являются мощными инструментами для генерации кода, DeepSeek Coder демонстрирует превосходную производительность в тестах контрольных показателей, более широкой поддержке языка программирования и специализированных возможностях, адаптированных для задач кодирования. Эти факторы позиционируют его как более эффективный выбор для разработчиков, ищущих высококачественные решения для генерации кода.
Цитаты:
[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