Deepseek Coder ja Codellama-34B on mõlemad koodide genereerimiseks mõeldud AI-mudelid, kuid neil on märkimisväärsed erinevused jõudluse ja võimaluste osas.
Performance mõõdikud
1. Võrdluskirjad:
- Deepseek Coder edestab Codellama-34B mitme kodeerimise võrdlusaluse kaudu. Täpsemalt, see viib 7,9% humaanval (Python), 9,3% humaanval (mitmekeelsel), 10,8% MBPP-l ja 5,9% DS-1000 kohta [2] [3]. Seevastu Codellama-34B saavutab 74,4% -lise täpsuse humaneval Pass@1 meetril, mis on madalam kui Deepseek Coderi jõudlus [4].
2. mudeli spetsialiseerumine:
- Deepseek Coderi on optimeeritud spetsiaalselt ülesannete kodeerimiseks ja toetab 338 programmeerimiskeelt, muutes selle arendajatele väga mitmekülgseks [1] [2]. Teisest küljest, kuigi Codellama-34B on võimeline ka mitmesuguste kodeerimisülesannetega hakkama saama, ei vasta see Deepseek Coderi ulatuslikule keeletoetusele.
3. konteksti pikkus:
- Mõlemad mudelid toetavad pika konteksti pikkust kuni 128 000 žetooni, võimaldades neil käsitleda suuremaid koodilõigud ja säilitada konteksti pikendatud interaktsioonide korral [1] [3].
Arhitektuurilised erinevused
-Mõlemad mudelid kasutavad kogemuste segu (MOE) arhitektuuri, kuid Deepseek Coderile on täpsustatud täiendava 6 triljoni žetooniga, suurendades selle jõudlust märkimisväärselt võrreldes Codellama-34B-ga [1] [2]. Arhitektuur võimaldab tõhusat töötlemist ja paremat täpsust koodiga seotud ülesannetes.
Kasutamise juhtumid
- Deepseek Coder paistab silma stsenaariumide korral, mis nõuavad reaalajas kodeerimisabi, automatiseerides korduvaid ülesandeid ja kodeerimiseks hariduslikke ressursse [1]. Eriti märgitakse selle võime tõttu tõhusalt funktsionaalset ja kasutatavat koodi genereerida.
-Ehkki Codellama-34B, kuigi tõhusalt koodide genereerimisel, on teatatud, et see on seotud genereeritud koodi rafineerimisega järelpäringute kaudu võrreldes mõne muu mudeliga, näiteks ChatGPT, mis näitab interaktiivsete kodeerimise stsenaariumide võimalikke piiranguid [6].
Järeldus
Kokkuvõtlikult võib öelda, et kuigi nii Deepseek Coder kui ka Codellama-34B on koodide genereerimiseks võimsad tööriistad, demonstreerib Deepseek Coder suurepäraseid jõudlust võrdluskatsetes, laiema programmeerimiskeele tugi ja kodeerimisülesannete jaoks kohandatud spetsiaalsete võimalustega. Need tegurid positsioneerivad seda tõhusama valikuna arendajatele, kes otsivad kvaliteetseid koodide genereerimist.
Tsitaadid:
]
[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
]
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/actions
[8] https://arxiv.org/html/2410.14766v1