Coder DeepSeek và Codellama-34B đều là các mô hình AI nâng cao được thiết kế để tạo mã, nhưng chúng thể hiện sự khác biệt đáng chú ý về hiệu suất và khả năng.
Số liệu hiệu suất
1. Điểm chuẩn:
- Coder DeepSeek vượt trội so với Codellama-34B trên một số điểm chuẩn mã hóa. Cụ thể, nó dẫn đến 7,9% đối với nhân đạo (Python), 9,3% trên nhân đạo (đa ngôn ngữ), 10,8% trên MBPP và 5,9% trên DS-1000 [2] [3]. Ngược lại, Codellama-34B đạt được độ chính xác 74,4% trên số lượng nhân đạo@1 số liệu, thấp hơn hiệu suất của DeepSeek Coder [4].
2. Chuyên môn hóa mô hình:
- Coder DeepSeek được tối ưu hóa cụ thể cho các tác vụ mã hóa và hỗ trợ 338 ngôn ngữ lập trình, làm cho nó rất linh hoạt cho các nhà phát triển [1] [2]. Mặt khác, trong khi Codellama-34B cũng có khả năng xử lý các tác vụ mã hóa khác nhau, nó không phù hợp với sự hỗ trợ ngôn ngữ rộng rãi của DeepSeek Coder.
3. Chiều dài bối cảnh:
- Cả hai mô hình đều hỗ trợ chiều dài bối cảnh dài lên tới 128k mã thông báo, cho phép chúng xử lý các đoạn mã lớn hơn và duy trì ngữ cảnh qua các tương tác mở rộng [1] [3].
Sự khác biệt về kiến trúc
- Both models utilize a Mixture-of-Experts (MoE) architecture, but DeepSeek Coder has been fine-tuned with an additional 6 trillion tokens, enhancing its performance significantly compared to CodeLlama-34B[1][2]. Kiến trúc cho phép xử lý hiệu quả và cải thiện độ chính xác trong các nhiệm vụ liên quan đến mã.
Các trường hợp sử dụng
- DeepSeek Coder excels in scenarios requiring real-time coding assistance, automating repetitive tasks, and educational resources for coding[1]. Nó đặc biệt được ghi nhận về khả năng tạo ra mã chức năng và có thể sử dụng một cách hiệu quả.
-Codellama-34b, trong khi cũng có hiệu quả cho việc tạo mã, đã được báo cáo là đấu tranh với việc tinh chỉnh mã được tạo thông qua các truy vấn tiếp theo so với một số mô hình khác như TATGPT, cho thấy những hạn chế tiềm năng trong các kịch bản mã hóa tương tác [6].
Phần kết luận
Tóm lại, trong khi cả DeepSeek Coder và Codellama-34B là những công cụ mạnh mẽ để tạo mã, DeepSeek Coder thể hiện hiệu suất vượt trội trong các bài kiểm tra điểm chuẩn, hỗ trợ ngôn ngữ lập trình rộng hơn và các khả năng chuyên dụng phù hợp với các tác vụ mã hóa. Những yếu tố này định vị nó như một lựa chọn hiệu quả hơn cho các nhà phát triển tìm kiếm các giải pháp tạo mã chất lượng cao.
Trích dẫn:
[1] https:
[2] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file
[3] https://deepseekcoder.github.io
.
[5] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-coder-v2
.
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/actions
[8] https://arxiv.org/html/2410.14766v1