Deepseek Coder V1 και V2 είναι και τα δύο προχωρημένα μοντέλα AI σχεδιασμένα για κωδικοποιήσεις εργασιών, αλλά παρουσιάζουν αρκετές σημαντικές διαφορές στην αρχιτεκτονική, τις δυνατότητες και τις επιδόσεις.
βασικές διαφορές
Αρχιτεκτονική και σχεδιασμός **
- Ο Deepseek Coder V1 ήταν ένα θεμελιώδες μοντέλο που επικεντρώθηκε κυρίως στην παραγωγή και την ανάλυση κώδικα. Κατασκευάστηκε χρησιμοποιώντας μια παραδοσιακή αρχιτεκτονική μετασχηματιστή και είχε περιορισμένο μήκος πλαισίου 16K μάρκες.-Ο Deepseek Coder V2, που κυκλοφόρησε αργότερα, χρησιμοποιεί ένα ενισχυμένο αρχιτεκτονικό μείγματος-εξουσίας (MOE), η οποία του επιτρέπει να επεξεργάζεται πιο πολύπλοκα καθήκοντα πιο αποτελεσματικά. Αυτό το μοντέλο υποστηρίζει ένα πολύ μεγαλύτερο μήκος πλαισίου 128K μάρκες, βελτιώνοντας σημαντικά την ικανότητά του να χειρίζεται μεγαλύτερα αποσπάσματα κώδικα και πιο περίπλοκα ερωτήματα.
Δεδομένα και απόδοση εκπαίδευσης **
- Δεδομένα κατάρτισης: Ο κωδικοποιητής V1 εκπαιδεύτηκε σε περίπου 2 τρισεκατομμύρια μάρκες, με μίγμα 87% κώδικα και 13% φυσική γλώσσα. Αντίθετα, ο Coder V2 υποβλήθηκε σε περαιτέρω προ-προπόνηση με επιπλέον 6 τρισεκατομμύρια μάρκες, ενισχύοντας τις δυνατότητες κωδικοποίησης και μαθηματικών συλλογισμών πέρα από εκείνες του προκάτοχού του.-Σημεία αναφοράς απόδοσης: Ο κωδικοποιητής V2 έχει επιδείξει ανώτερες επιδόσεις σε διάφορα σημεία αναφοράς κωδικοποίησης σε σύγκριση με τα δύο μοντέλα Coder V1 και άλλα μοντέλα κλειστού κώδικα όπως το GPT4-Turbo. Εξαρτάται ιδιαίτερα σε καθήκοντα που περιλαμβάνουν μαθηματική συλλογιστική στον κώδικα, παρουσιάζοντας τις εξελίξεις τόσο στις δυνατότητες συλλογιστικής όσο και στις γενικές γλωσσικές ικανότητες.
Υποστήριξη γλώσσας προγραμματισμού **
- Ο κωδικοποιητής V1 υποστήριξε ένα περιορισμένο εύρος γλωσσών προγραμματισμού. Ωστόσο, ο Coder V2 έχει επεκτείνει αυτή την υποστήριξη δραματικά από 86 σε 338 γλώσσες προγραμματισμού, καθιστώντας την πολύ πιο ευέλικτη για τους προγραμματιστές που εργάζονται σε διαφορετικά περιβάλλοντα κωδικοποίησης.Αριθμός παραμέτρων **
- Και τα δύο μοντέλα μοιράζονται τον ίδιο συνολικό αριθμό παραμέτρων 236 δισεκατομμυρίων **. Ωστόσο, οι ενεργές παράμετροι διαφέρουν ελαφρώς. Ο κωδικοποιητής V2 έχει 2,4 δισεκατομμύρια ενεργές παράμετροι στο βασικό μοντέλο του και 21 δισεκατομμύρια στο μοντέλο διδασκαλίας του, βελτιστοποιημένο για εργασίες που ακολουθούν οδηγίες.Χρησιμοποιήστε περιπτώσεις **
- Ενώ ο Deepseek Coder V1 ήταν κατάλληλος για βασικές εργασίες κωδικοποίησης, ο κωδικοποιητής V2 είναι συγκεκριμένα βελτιστοποιημένος για μια ευρύτερη σειρά εφαρμογών κωδικοποίησης, συμπεριλαμβανομένων, ενδεικτικά, της ολοκλήρωσης του κώδικα, της εισαγωγής, της αυτοματοποιημένης αναθεώρησης κώδικα και των προτάσεων βελτιστοποίησης απόδοσης.Συνοπτικά, ο Deepseek Coder V2 αντιπροσωπεύει μια σημαντική αναβάθμιση μέσω του V1 με την προηγμένη αρχιτεκτονική του, την επεκταμένη υποστήριξη γλωσσών προγραμματισμού, την ενισχυμένη χρήση δεδομένων κατάρτισης και τις βελτιωμένες μετρήσεις απόδοσης σε διάφορα σημεία αναφοράς κωδικοποίησης.
Αναφορές:
[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