Deepseek Coder V1 et V2 sont tous deux des modèles AI avancés conçus pour le codage des tâches, mais ils présentent plusieurs différences significatives d'architecture, de capacités et de performances.
Différences clés
Architecture et conception **
- Deepseek Coder V1 était un modèle fondamental qui se concentrait principalement sur la génération et l'analyse du code. Il a été construit à l'aide d'une architecture de transformateur traditionnelle et avait une longueur de contexte limitée de 16K jetons.- Deepseek Coder V2, libéré plus tard, utilise une architecture de mélange de mélange améliorée (MOE), qui lui permet de traiter plus efficacement des tâches plus complexes. Ce modèle prend en charge une longueur de contexte beaucoup plus longue de 128k jetons, améliorant considérablement sa capacité à gérer des extraits de code plus grands et des requêtes plus complexes.
Données et performances de formation **
- Données de formation: Coder V1 a été formé sur environ 2 billions de jetons, avec un mélange de code 87% et 13% de langage naturel. En revanche, le codeur V2 a subi une pré-formation supplémentaire avec 6 billions de jetons supplémentaires, améliorant ses capacités de codage et de raisonnement mathématique au-delà de celles de son prédécesseur.- Benchmarks de performance: Coder V2 a démontré des performances supérieures dans diverses références codantes par rapport à la fois à Coder V1 et à d'autres modèles de source fermée comme GPT4-turbo. Il excelle en particulier dans les tâches impliquant un raisonnement mathématique dans le code, présentant les progrès des capacités du raisonnement et du langage général.
Support du langage de programmation **
- Coder V1 a pris en charge une gamme limitée de langages de programmation. Cependant, Coder V2 a considérablement étendu ce soutien de 86 à 338 langages de programmation, ce qui le rend beaucoup plus polyvalent pour les développeurs travaillant dans différents environnements de codage.Count de paramètres **
- Les deux modèles partagent le même nombre total de paramètres de 236 milliards **; Cependant, les paramètres actifs diffèrent légèrement. Coder V2 a 2,4 milliards de paramètres actifs dans son modèle de base et 21 milliards dans son modèle d'instruct, optimisé pour les tâches de suivi des instructions.Cas d'utilisation **
- Alors que Deepseek Coder V1 était adapté aux tâches de codage de base, le codeur V2 est spécifiquement optimisé pour une gamme plus large d'applications de codage, y compris, mais sans s'y limiter, l'insertion, l'insertion, l'examen automatisé de code et les suggestions d'optimisation des performances.En résumé, Deepseek Coder V2 représente une mise à niveau significative par rapport à la V1 avec son architecture avancée, son support de langage de programmation élargi, son utilisation améliorée des données de formation et ses mesures de performances améliorées à travers divers repères de codage.
Citations:
[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_brialing_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