Deepseek Coder y Codellama-34B son modelos AI avanzados diseñados para la generación de códigos, pero exhiben diferencias notables en el rendimiento y las capacidades.
Métricas de rendimiento
1. Puntajes de referencia:
- El codificador de Deepseek supera a Codellama-34B en varios puntos de referencia de codificación. Específicamente, lidera en un 7,9% en Humaneval (Python), 9.3% en humaneval (multilingüe), 10.8% en MBPP y 5.9% en DS-1000 [2] [3]. En contraste, Codellama-34B logra una precisión del 74.4% en la métrica HumeNeval Pass@1, que es más bajo que el rendimiento de Deepseek Coder [4].
2. Especialización del modelo:
- Deepseek Coder está optimizado específicamente para la codificación de tareas y admite 338 lenguajes de programación, lo que lo hace muy versátil para los desarrolladores [1] [2]. Por otro lado, si bien Codellama-34B también es capaz de manejar varias tareas de codificación, no coincide con el amplio soporte del idioma de Deepseek Coder.
3. Longitud del contexto:
- Ambos modelos admiten una larga longitud de contexto de hasta 128k tokens, lo que les permite manejar fragmentos de código más grandes y mantener el contexto sobre interacciones extendidas [1] [3].
Diferencias arquitectónicas
-Ambos modelos utilizan una arquitectura de mezcla de expertos (MOE), pero Deepseek Coder ha sido ajustado con 6 billones de tokens adicionales, lo que mejora su rendimiento significativamente en comparación con Codellama-34B [1] [2]. La arquitectura permite un procesamiento eficiente y una mayor precisión en tareas relacionadas con el código.
Casos de uso
- El codificador de Deepseek sobresale en escenarios que requieren asistencia de codificación en tiempo real, automatización de tareas repetitivas y recursos educativos para la codificación [1]. Se observa particularmente por su capacidad para generar código funcional y utilizable de manera efectiva.
-Se ha informado que Codellama-34B, aunque también es efectivo para la generación de códigos, tiene dificultades para refinar el código generado a través de consultas de seguimiento en comparación con algunos otros modelos como ChatGPT, lo que indica limitaciones potenciales en escenarios de codificación interactivos [6].
Conclusión
En resumen, mientras que tanto Deepseek Coder como Codellama-34B son herramientas poderosas para la generación de código, Deepseek Coder demuestra un rendimiento superior en las pruebas de referencia, soporte de lenguaje de programación más amplio y capacidades especializadas adaptadas para tareas de codificación. Estos factores lo posicionan como una opción más efectiva para los desarrolladores que buscan soluciones de generación de código de alta calidad.
Citas:
[1] https://blog.prompptlayer.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