DeepSeek Coder та Codellama-34B-це вдосконалені моделі AI, розроблені для генерації коду, але вони демонструють помітні відмінності в продуктивності та можливостях.
показники продуктивності
1. Орієнтовні бали:
- DeepSeek Coder перевершує Codellama-34B через кілька орієнтирів кодування. Зокрема, він призводить на 7,9% на Humaneval (Python), 9,3% на Humaneval (багатомовний), 10,8% на MBPP та 5,9% на DS-1000 [2] [3]. На відміну від цього, Codellama-34B досягає 74,4% точності на метриці Humaneval Pass@1, яка нижча, ніж продуктивність кодера DeepSeek [4].
2. Спеціалізація моделі:
- Coder Deepseek оптимізований спеціально для кодування завдань та підтримує 338 мов програмування, що робить його дуже універсальним для розробників [1] [2]. З іншого боку, хоча Codellama-34B також здатний вирішити різні завдання кодування, він не відповідає великій мови підтримки кодера DeepSeek.
3. Довжина контексту:
- Обидві моделі підтримують довгу тривалість контексту до 128 тис. Жетонів, що дозволяє їм обробляти більші фрагменти коду та підтримувати контекст над розширеними взаємодіями [1] [3].
Архітектурні відмінності
-Обидві моделі використовують архітектуру суміші-експертів (МО), але Coder DeepSeek був тонко налаштований з додатковими 6 трлн жетонів, значно підвищуючи його продуктивність порівняно з Codellama-34b [1] [2]. Архітектура дозволяє ефективно обробляти та покращити точність у завданнях, пов'язаних з кодом.
Використання випадків
- Coder DeepSeek перевершує сценарії, що вимагають допомоги в реальному часі, автоматизації повторюваних завдань та освітніх ресурсів для кодування [1]. Особливо відзначається своєю здатністю ефективно генерувати функціональний та корисний код.
-Повідомлялося, що Codellama-34B, хоча і ефективний для генерації коду, бореться з генерованим кодом вдосконалення за допомогою подальших запитів порівняно з деякими іншими моделями, такими як Chatgpt, що вказує на потенційні обмеження в інтерактивних сценаріях кодування [6].
Висновок
Підсумовуючи це, хоча і DeepSeek Coder, і Codellama-34B є потужними інструментами для генерації коду, DeepSeek Coder демонструє чудову продуктивність у тестах на орієнтирі, більш широкій підтримці мови програмування та спеціалізованих можливостей, пристосованих для завдань кодування. Ці фактори позиціонують це як більш ефективний вибір для розробників, які шукають високоякісних рішень для генерації коду.
Цитати:
[1] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comarative-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