„Deepseek Coder“ ir „Codellama-34B“ yra pažangios AI modeliai, skirti kodo generavimui, tačiau jie pasižymi pastebimais našumo ir galimybių skirtumais.
Performanso metrika
1. Etaloniniai balai:
- „Deepseee Coder“ pralenkia „Codellama-34B“ keliuose kodavimo etalonuose. Tiksliau, tai lemia 7,9% humanevalo (Python), 9,3%-humanevale (daugiakalbė), 10,8% MBPP ir 5,9% DS-1000 [2] [3]. Priešingai, „Codellama-34B“ pasiekia 74,4% tikslumą humanevalo praėjimui@1 metric, kuris yra mažesnis už „Deepseeek“ koderio našumą [4].
2. Modelio specializacija:
- „Deepseek Coder“ yra optimizuotas specialiai kodavimo užduotims ir palaiko 338 programavimo kalbas, todėl jis yra labai universalus kūrėjams [1] [2]. Kita vertus, nors „Codellama-34B“ taip pat gali atlikti įvairias kodavimo užduotis, tačiau tai neatitinka plačios „Deepseek Coder“ kalbos palaikymo.
3. Konteksto ilgis:
- Abu modeliai palaiko ilgą konteksto ilgį iki 128k žetonų, leidžiančius jiems tvarkyti didesnius kodų fragmentus ir išlaikyti kontekstą per išplėstinę sąveiką [1] [3].
Architektūriniai skirtumai
-Abu modeliai naudoja ekspertų mišinio (MOE) architektūrą, tačiau „Deepseeek“ koderis buvo patobulintas papildomais 6 trilijonais žetonais, žymiai padidindamas jo našumą, palyginti su „Codellama-34B“ [1] [2]. Architektūra leidžia efektyviai apdoroti ir patobulinti su kodu susijusias užduotis.
Naudokite atvejus
- „Deepseee Coder“ išsiskiria scenarijais, kuriems reikalinga realaus laiko kodavimo pagalba, automatizuojant pasikartojančias užduotis ir švietimo šaltinius kodavimui [1]. Ypač pažymėtina, kad jis gali efektyviai sugeneruoti funkcinį ir tinkamą kodą.
-Pranešama, kad „Codellama-34B“, nors ir efektyvus kodo generavimui, kovoja su rafinuotu sukurtu kodu per tolesnes užklausas, palyginti su kai kuriais kitais modeliais, tokiais kaip „ChatGPT“, rodantys galimus interaktyvių kodavimo scenarijų apribojimus [6].
Išvada
Apibendrinant galima pasakyti, kad ir „Deepseeek Coder“, ir „Codellama-34B“ yra galingi kodų generavimo įrankiai, „Deepseeek Coder“ demonstruoja puikius rezultatus etaloniniuose bandymuose, platesnėje programavimo kalbos palaikyme ir specializuotos galimybės, pritaikytos kodavimo užduotims. Šie veiksniai tai apibūdina kaip efektyvesnį pasirinkimą kūrėjams, ieškantiems aukštos kokybės kodo generavimo sprendimų.
Citatos:
[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_wich_is_the_best/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/actions
[8] https://arxiv.org/html/2410.1476661