Deepseek -codeer V1 en V2 zijn beide geavanceerde AI -modellen die zijn ontworpen voor coderingstaken, maar ze vertonen verschillende belangrijke verschillen in architectuur, mogelijkheden en prestaties.
Belangrijkste verschillen
architectuur en ontwerp **
- Deepseek Coder V1 was een fundamenteel model dat voornamelijk gericht was op het genereren en analyseren van codes. Het werd gebouwd met behulp van een traditionele transformatorarchitectuur en had een beperkte contextlengte van 16K -tokens.-Deepseek Coder V2, later vrijgegeven, maakt gebruik van een verbeterde mengsel-van-experts (MOE) architectuur, waardoor het complexere taken efficiënter kan verwerken. Dit model ondersteunt een veel langere contextlengte van 128K -tokens, waardoor het vermogen om grotere codefragmenten en meer ingewikkelde vragen te verwerken aanzienlijk te verbeteren.
Trainingsgegevens en prestaties **
- Trainingsgegevens: Coder V1 werd getraind op ongeveer 2 biljoen tokens, met een mix van 87% code en 13% natuurlijke taal. Codeer V2 daarentegen onderging verdere pre-training met nog eens 6 biljoen tokens, waardoor de coderings- en wiskundige redeneermogelijkheden werden verbeterd die verder gaan dan die van zijn voorganger.-Prestatiebenchmarks: Coder V2 heeft superieure prestaties aangetoond in verschillende coderende benchmarks in vergelijking met zowel codeer V1 als andere gesloten-source modellen zoals GPT4-Turbo. Het blinkt vooral uit in taken met wiskundige redenering binnen de code, met de presentatie van vooruitgang in zowel redenering als algemene taalmogelijkheden.
Programmeertaalondersteuning **
- Coder V1 ondersteunde een beperkt assortiment programmeertalen. Codeer V2 heeft deze ondersteuning echter dramatisch uitgebreid van 86 tot 338 programmeertalen, waardoor het veel veelzijdiger is voor ontwikkelaars die in verschillende coderingsomgevingen werken.parameterscount **
- Beide modellen delen hetzelfde totale parametelling van 236 miljard **; De actieve parameters verschillen echter enigszins. Codeer V2 heeft 2,4 miljard actieve parameters in zijn basismodel en 21 miljard in zijn instructiemodel, geoptimaliseerd voor instructievolerende taken.use cases **
- Terwijl Deepseek Coder V1 geschikt was voor basiscoderingstaken, is Coder V2 specifiek geoptimaliseerd voor een breder reeks coderingstoepassingen, inclusief maar niet beperkt tot code -voltooiing, invoeging, geautomatiseerde codevoorziening en suggesties voor prestatie -optimalisatie.Samenvattend vertegenwoordigt Deepseek Coder V2 een belangrijke upgrade over V1 met zijn geavanceerde architectuur, uitgebreide programmeertaalondersteuning, verbeterde trainingsgegevensgebruik en verbeterde prestatiestatistieken in verschillende coderende benchmarks.
Citaten:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-v2-base
[2] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-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-ai/deepseek-coder/?tab=readme-ov-file