Deepseek Codierer V1 und V2 sind beide erweiterte KI -Modelle, die für die Codierungsaufgaben entwickelt wurden, aber sie weisen mehrere signifikante Unterschiede in Architektur, Funktionen und Leistung auf.
Schlüsselunterschiede
Architektur und Design **
- Deepseek Codierer V1 war ein grundlegendes Modell, das sich hauptsächlich auf die Erzeugung und Analyse von Code und Analyse konzentrierte. Es wurde unter Verwendung einer traditionellen Transformatorarchitektur gebaut und hatte eine begrenzte Kontextlänge von 16.000 Token.-Deepseek Codierer V2, das später freigegeben wurde, verwendet eine Moe-Architektur (Enhanced Mix of Experts), mit der sie komplexere Aufgaben effizienter bearbeiten können. Dieses Modell unterstützt eine viel längere Kontextlänge von 128.000 Token und verbessert seine Fähigkeit, größere Codeausschnitte und kompliziertere Abfragen zu verarbeiten.
Trainingsdaten und Leistung **
- Trainingsdaten: Codierer V1 wurde auf ungefähr 2 Billionen Token mit einer Mischung aus 87% Code und 13% natürlicher Sprache geschult. Im Gegensatz dazu wurde Codierer V2 vor dem Training mit zusätzlichen 6 Billionen Token unterzogen, wodurch seine Codierungs- und mathematischen Argumentationsfunktionen über die seines Vorgängers hinaus verbessert wurden.-Performance-Benchmarks: Codierer V2 hat in verschiedenen Codierungsbenchmarks eine überlegene Leistung im Vergleich zu Codierer V1 und anderen Closed-Source-Modellen wie GPT4-Turbo gezeigt. Es zeichnet sich insbesondere bei Aufgaben aus, die mathematisches Denken innerhalb des Codes beinhalten, und zeigt Fortschritte sowohl in Bezug auf Argumentation als auch allgemeine Sprachfunktionen.
Programmiersprache Unterstützung **
- Coder V1 unterstützte eine begrenzte Reihe von Programmiersprachen. Coder V2 hat diese Unterstützung jedoch von 86 auf 338 Programmiersprachen dramatisch erweitert, was es für Entwickler, die in verschiedenen Codierungsumgebungen arbeiten, weitaus vielseitiger ist.Parameterzahl **
- Beide Modelle teilen die gleiche Gesamtparameterzahl von 236 Milliarden **; Die aktiven Parameter unterscheiden sich jedoch geringfügig. Der Codierer V2 verfügt über 2,4 Milliarden aktiven Parameter in seinem Basismodell und 21 Milliarden in seinem Anweisungsmodell, die für Aufgaben der Befehlsverfolgung optimiert sind.Anwendungsfälle **
- Während Deepseek Codierer V1 für grundlegende Codierungsaufgaben geeignet war, ist Codierer V2 speziell für ein breiteres Array von Codierungsanwendungen optimiert, einschließlich, aber nicht beschränkt auf den Abschluss von Code, die Einfügung, die automatisierte Code -Überprüfung und die Vorschläge zur Leistungsoptimierung.Zusammenfassend stellt Deepseek Codierer V2 ein erhebliches Upgrade gegenüber V1 mit seiner erweiterten Architektur, der erweiterten Unterstützung der Programmiersprache, der Verbesserung der Trainingsdatenauslastung und verbesserten Leistungsmetriken für verschiedene Codierungsbenchmarks dar.
Zitate:
[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