DeepSeek Codeer un Codellama-34b ir gan uzlaboti AI modeļi, kas izstrādāti kodu ģenerēšanai, taču tiem ir ievērojamas atšķirības veiktspējai un iespējām.
Performance Metrics
1. Benchmark rādītāji:
- DeepSeek Codeer pārspēj Codellama-34b vairākos kodēšanas etalonos. Konkrēti, tas noved pie 7,9% humāniskam (Python), 9,3% uz humānisku (daudzvalodu), 10,8% uz MBPP un 5,9% DS-1000 [2] [3]. Turpretī Codellama-34b sasniedz 74,4% precizitāti Humaneval Pass@1 metrikā, kas ir zemāka par DeepSeek Codeer veiktspēju [4].
2. modeļa specializācija:
- DeepSeek Codeer ir īpaši optimizēts kodēšanas uzdevumiem un atbalsta 338 programmēšanas valodas, padarot to ļoti daudzpusīgu izstrādātājiem [1] [2]. No otras puses, kaut arī Codellama-34b spēj arī veikt dažādus kodēšanas uzdevumus, tas neatbilst plašajam DeepSeek Codeer valodas atbalstam.
3. konteksta garums:
- Abi modeļi atbalsta ilgu konteksta garumu līdz 128k žetoniem, ļaujot tiem apstrādāt lielākus koda fragmentus un uzturēt kontekstu, izmantojot paplašinātu mijiedarbību [1] [3].
arhitektūras atšķirības
-Abos modeļos tiek izmantota Experts maisījuma (MOE) arhitektūra, bet DeepSeek Codeer ir precīzi noregulēts ar papildu 6 triljoniem žetonu, ievērojami uzlabojot tā veiktspēju, salīdzinot ar CodellaMama-34b [1] [2]. Arhitektūra ļauj efektīvi apstrādāt un uzlabot ar kodu saistītu uzdevumu precizitāti.
Lietošanas gadījumi
- DeepSeek Codeer izceļas ar scenārijiem, kuriem nepieciešama reālā laika kodēšanas palīdzība, atkārtotu uzdevumu automatizēšana un izglītības resursi kodēšanai [1]. Īpaši tas tiek atzīmēts ar spēju efektīvi ģenerēt funkcionālu un izmantojamu kodu.
-Tiek ziņots, ka Codellama-34b, lai arī ir arī efektīvs kodu ģenerēšanai, tiek ziņots, ka tas cīnās ar ģenerēto koda rafinēšanu, izmantojot papildu vaicājumus, salīdzinot ar dažiem citiem modeļiem, piemēram, CHATGPT, norādot uz iespējamiem ierobežojumiem interaktīvajos kodēšanas scenārijos [6].
Secinājums
Rezumējot, lai gan gan DeepSeek Codeer, gan Codellama-34b ir jaudīgi instrumenti kodu ģenerēšanai, DeepSeek Codeer demonstrē izcilu veiktspēju etalona testos, plašāku programmēšanas valodas atbalstu un specializētas iespējas, kas pielāgotas kodēšanas uzdevumiem. Šie faktori to pozicionē kā efektīvāku izvēli izstrādātājiem, kuri meklē augstas kvalitātes kodu ģenerēšanas risinājumus.
Atsauces:
[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-codelama-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_best/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/actions
[8] https://arxiv.org/html/2410.14766v1