DeepSeek Coder V1 a V2 jsou pokročilé modely AI určené pro kódovací úkoly, ale vykazují několik významných rozdílů v architektuře, schopnostech a výkonu.
Klíčové rozdíly
Architektura a design **
- Deepseek Coder V1 byl základní model, který se primárně zaměřil na generování a analýzu kódu. Byl postaven za použití tradiční architektury transformátoru a měl omezenou délku kontextu 16 K tokenů.-Deepseek Coder V2, vydaný později, využívá vylepšenou architekturu směsi expertů (MOE), která mu umožňuje efektivněji zpracovávat složitější úkoly. Tento model podporuje mnohem delší délku kontextu 128 tisíc tokenů, což výrazně zlepšuje jeho schopnost zvládnout větší úryvky kódu a složitější dotazy.
Training Data and Performance **
- Údaje o školení: Coder V1 byl vyškolen na přibližně 2 bilionové tokeny se směsí 87% kódu a 13% přirozeným jazykem. Naproti tomu Coder V2 podstoupil další předškolení s dalšími 6 bilionovými tokeny, což zvyšovalo své schopnosti kódování a matematické uvažování nad rámec schopností jeho předchůdce.-Performance Benchmarks: Coder V2 prokázal vynikající výkon v různých kódovacích benchmarcích ve srovnání s modely Coder V1 a s jinými modely s uzavřeným zdrojem, jako je GPT4-turbo. Vyniká zejména v úkolech zahrnujících matematické uvažování v rámci kódu, představuje pokrok v schopnostech uvažování i obecných jazyků.
Programovací jazyková podpora **
- Coder V1 podporoval omezený rozsah programovacích jazyků. CODER V2 však tuto podporu dramaticky rozšířil z 86 na 338 programovacích jazyků, takže je mnohem všestrannější pro vývojáře pracující v různých kódovacích prostředích.Počet parametrů **
- Oba modely sdílejí stejný celkový počet parametrů 236 miliard **; Aktivní parametry se však mírně liší. Coder V2 má ve svém základním modelu 2,4 miliardy aktivních parametrů a 21 miliard ve svém instrukčním modelu, optimalizovaný pro úkoly sledování instrukcí.Případy použití **
- Zatímco DeepSeek Coder V1 byl vhodný pro základní kódovací úkoly, kodér V2 je speciálně optimalizován pro širší škálu kódovacích aplikací, včetně, ale nejen na dokončení kódu, vložení, automatizované kontroly kódu a návrhy optimalizace výkonu.Stručně řečeno, DeepSeek Coder V2 představuje významnou upgrade oproti V1 s jeho pokročilou architekturou, rozšířenou podporou programovacího jazyka, vylepšeným využitím dat školení a zlepšením metrik výkonu v různých kódovacích benchmarcích.
Citace:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-v2-base
[2] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/
[3] https://play.ht/blog/deepseek-v3-vs-r1-vs-coder/
[4] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[5] https://deepgram.com/learn/best-local-coding-llm
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dhx449/deepseekCoderv2_breaking_the_barrier_of/
[7] https://deepseekcoder.github.io
[8] https://arxiv.org/pdf/2406.11931.pdf
[9] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file