Deepseek Coder และ Codellama-34B เป็นทั้งรุ่น AI ขั้นสูงที่ออกแบบมาสำหรับการสร้างรหัส แต่พวกเขาแสดงความแตกต่างที่โดดเด่นในด้านประสิทธิภาพและความสามารถ
ตัวชี้วัดประสิทธิภาพ
1. คะแนนมาตรฐาน:
- Coder Deepseek มีประสิทธิภาพสูงกว่า Codellama-34B ในการกำหนดค่าการเข้ารหัสหลายแบบ โดยเฉพาะมันนำไปสู่ 7.9% สำหรับ HumanEval (Python), 9.3% สำหรับ HumanEval (หลายภาษา), 10.8% สำหรับ MBPP และ 5.9% สำหรับ DS-1000 [2] [3] ในทางตรงกันข้าม Codellama-34b บรรลุความแม่นยำ 74.4% ใน Humaneval Pass@1 Metric ซึ่งต่ำกว่าประสิทธิภาพของ Coder Deepseek [4]
2. ความเชี่ยวชาญรุ่น:
- Deepseek Coder ได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยเฉพาะสำหรับการเข้ารหัสงานและรองรับภาษาการเขียนโปรแกรม 338 ภาษาทำให้มีความหลากหลายสำหรับนักพัฒนา [1] [2] ในขณะที่ Codellama-34B ยังสามารถจัดการงานการเข้ารหัสต่าง ๆ ได้ แต่ก็ไม่ตรงกับการสนับสนุนภาษาที่กว้างขวางของ Coder Deepseek
3. ความยาวบริบท:
- ทั้งสองรุ่นรองรับความยาวบริบทที่ยาวนานถึงโทเค็นสูงถึง 128K ทำให้พวกเขาสามารถจัดการตัวอย่างโค้ดขนาดใหญ่และรักษาบริบทได้มากกว่าการโต้ตอบแบบขยาย [1] [3]
ความแตกต่างทางสถาปัตยกรรม
-ทั้งสองรุ่นใช้สถาปัตยกรรมผสม (Moe) แต่ Deepseek Coder ได้รับการปรับแต่งด้วยโทเค็นเพิ่มอีก 6 ล้านล้านโทเค็นเพิ่มประสิทธิภาพอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับ Codellama-34B [1] [2] สถาปัตยกรรมช่วยให้การประมวลผลที่มีประสิทธิภาพและปรับปรุงความแม่นยำในงานที่เกี่ยวข้องกับรหัส
ใช้เคส
- Coder Deepseek เก่งในสถานการณ์ที่ต้องการความช่วยเหลือการเข้ารหัสแบบเรียลไทม์งานซ้ำ ๆ และทรัพยากรการศึกษาสำหรับการเข้ารหัส [1] มีการบันทึกโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับความสามารถในการสร้างรหัสการทำงานและใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพ
-Codellama-34B ในขณะที่ยังมีผลบังคับใช้สำหรับการสร้างรหัสได้รับการรายงานเพื่อต่อสู้กับการปรับแต่งรหัสที่สร้างขึ้นผ่านการค้นหาการติดตามเมื่อเทียบกับรุ่นอื่น ๆ เช่น ChatGPT ซึ่งแสดงถึงข้อ จำกัด ที่อาจเกิดขึ้นในสถานการณ์การเข้ารหัสแบบโต้ตอบ [6]
บทสรุป
โดยสรุปในขณะที่ทั้ง Deepseek Coder และ Codellama-34B เป็นเครื่องมือที่ทรงพลังสำหรับการสร้างรหัส Deepseek Coder แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในการทดสอบมาตรฐานการสนับสนุนภาษาการเขียนโปรแกรมที่กว้างขึ้นและความสามารถพิเศษที่เหมาะสำหรับงานการเข้ารหัส ปัจจัยเหล่านี้วางตำแหน่งเป็นตัวเลือกที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับนักพัฒนาที่กำลังมองหาโซลูชันการสร้างรหัสคุณภาพสูง
การอ้างอิง:
[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_which_is_the_best/
[7] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/actions
[8] https://arxiv.org/html/2410.14766v1