DeepSeek -koder V1 og V2 er begge avancerede AI -modeller designet til kodningsopgaver, men de udviser adskillige signifikante forskelle i arkitektur, kapaciteter og ydeevne.
Nøgleforskelle
Arkitektur og design **
- Deepseek -koder V1 var en grundlæggende model, der primært fokuserede på kodegenerering og analyse. Det blev bygget ved hjælp af en traditionel transformerarkitektur og havde en begrænset kontekstlængde på 16K -tokens.-DeepSeek-koder V2, der blev frigivet senere, bruger en forbedret blanding af eksperter (MOE) arkitektur, som giver den mulighed for at behandle mere komplekse opgaver mere effektivt. Denne model understøtter en meget længere kontekstlængde på 128K -tokens, hvilket forbedrer dens evne til at håndtere større kodestykker markant og mere indviklede forespørgsler.
Uddannelsesdata og ydeevne **
- Uddannelsesdata: Coder V1 blev trænet på cirka 2 billioner tokens med en blanding af 87% kode og 13% naturligt sprog. I modsætning hertil gennemgik koder V2 yderligere foruddannelse med yderligere 6 billioner tokens, hvilket forbedrede dens kodning og matematiske ræsonnementsevne ud over dem fra sin forgænger.-Performance Benchmarks: Coder V2 har vist overlegen ydeevne i forskellige kodende benchmarks sammenlignet med både koder V1 og andre lukkede kildemodeller som GPT4-TURBO. Det udmærker sig især i opgaver, der involverer matematisk ræsonnement inden for kode, der viser fremskridt i både ræsonnement og generelle sprogkapaciteter.
Programmeringssprogstøtte **
- Coder V1 understøttede et begrænset udvalg af programmeringssprog. Coder V2 har imidlertid udvidet denne support dramatisk fra 86 til 338 programmeringssprog, hvilket gør det langt mere alsidigt for udviklere, der arbejder på tværs af forskellige kodningsmiljøer.Parameterantal **
- Begge modeller deler det samme samlede parameterantal på 236 milliarder **; De aktive parametre adskiller sig imidlertid lidt. Coder V2 har 2,4 milliarder aktive parametre i sin basismodel og 21 milliarder i sin instruktionsmodel, optimeret til instruktionsfølgende opgaver.Brug sager **
- Mens DeepSeek -koder V1 var velegnet til grundlæggende kodningsopgaver, optimeres koder V2 specifikt til en bredere vifte af kodningsapplikationer, herunder men ikke begrænset til kodeafslutning, indsættelse, automatiseret kodeanmeldelse og ydelsesoptimeringsforslag.Sammenfattende repræsenterer DeepSeek -koder V2 en betydelig opgradering over V1 med sin avancerede arkitektur, udvidet programmeringssprogstøtte, forbedrede træningsdataudnyttelse og forbedrede ydelsesmetrics på tværs af forskellige kodende benchmarks.
Citater:
[1] https://huggingface.co/deepseek-i/deepseek-coder-v2-base
[2] https://blog.promplayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-komparativ-analyse/
[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-i/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file