A DeepSeek Coder és a Codellama-34B egyaránt fejlett AI modellek, amelyeket a kódgenerálásra terveztek, ám ezek jelentős különbségeket mutatnak a teljesítményben és a képességekben.
Performance metrikák
1. Benchmark pontszámok:
- A DeepSeek Coder felülmúlja a Codellama-34B-t számos kódoló referenciaértéken. Pontosabban, 7,9% -kal vezet a HumaneVal (Python), 9,3% a HumaneVal-n (többnyelvű), 10,8% az MBPP-n és 5,9% a DS-1000-en [2] [3]. Ezzel szemben a Codellama-34B 74,4% -os pontosságot ér el a HumaneVal Pass@1 metrikuson, amely alacsonyabb, mint a DeepSeek Coder teljesítménye [4].
2. Modell specializáció:
- A DeepSeek Coder kifejezetten a feladatok kódolására és a 338 programozási nyelv támogatására van optimalizálva, így nagyon sokoldalúvá teszi a fejlesztők számára [1] [2]. Másrészt, míg a Codellama-34B szintén képes különféle kódolási feladatok kezelésére, ez nem felel meg a DeepSeek Coder kiterjedt nyelvi támogatásának.
3. kontextus hossza:
- Mindkét modell támogatja a legfeljebb 128K token hosszú kontextushosszát, lehetővé téve számukra a nagyobb kódrészletek kezelését és a kiterjesztett interakciókkal való kontextus fenntartását [1] [3].
Építészeti különbségek
-Mindkét modell a szakértők keverékének (MOE) építészetét használja, de a DeepSeek Coder-t további 6 trillió tokennel finomították, jelentősen javítva a teljesítményét a Codellama-34B-hez képest [1] [2]. Az architektúra lehetővé teszi a hatékony feldolgozást és a jobb pontosságot a kódfüggő feladatokban.
Használati esetek
- A DeepSeek Coder kiemelkedik a valós idejű kódolási támogatást, az ismétlődő feladatok automatizálását és a kódoláshoz szükséges oktatási erőforrásokat [1]. Különösen meg kell jegyezni, hogy képes -e hatékonyan létrehozni a funkcionális és használható kódot.
-A Codellama-34B, bár a kódgeneráláshoz is hatékony, arról számoltak be, hogy küzdenek a generált kód finomításával nyomon követési lekérdezések révén, összehasonlítva más modellekkel, mint például a CHATGPT, jelezve az interaktív kódolási forgatókönyvek lehetséges korlátozásait [6].
Következtetés
Összefoglalva: míg a DeepSeek Coder és a Codellama-34B mind a Ezek a tényezők hatékonyabb választásnak tekintik a kiváló minőségű kódgenerációs megoldásokat kereső fejlesztők számára.
Idézetek:
[1] https://blog.prompptlayer.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_which_is_best/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/actions
[8] https://arxiv.org/html/2410.14766v1