DeepSeek CODER V1 e V2 sono entrambi modelli AI avanzati progettati per le attività di codifica, ma mostrano diverse differenze significative in architettura, capacità e prestazioni.
differenze chiave
Architettura e design**
- DeepSeek CODER V1 era un modello di base incentrato principalmente sulla generazione e sull'analisi del codice. È stato costruito utilizzando un'architettura tradizionale del trasformatore e aveva una durata limitata di token di 16k.-DeepSeek CODER V2, rilasciato più tardi, utilizza un'architettura MOE (MEE) MIXHETTHE (MOE), che gli consente di elaborare compiti più complessi in modo più efficiente. Questo modello supporta una lunghezza di contesto molto più lunga di token da 128k, migliorando significativamente la sua capacità di gestire frammenti di codice più grandi e query più intricate.
Dati di formazione e prestazioni **
- Dati di formazione: il programmatore V1 è stato addestrato su circa 2 trilioni di token, con un mix di codice 87% e un linguaggio naturale del 13%. Al contrario, il programmatore V2 ha subito un ulteriore pre-allenamento con altri 6 trilioni di token, migliorando le sue capacità di codifica e ragionamento matematico oltre a quelle del suo predecessore.-Benchmark per le prestazioni: il programmatore V2 ha dimostrato prestazioni superiori in vari benchmark di codifica rispetto sia al coder V1 che ad altri modelli di source chiusa come GPT4-Turbo. Eccelle in particolare nei compiti che coinvolgono il ragionamento matematico all'interno del codice, mostrando progressi sia nel ragionamento che nelle capacità linguistiche generali.
Supporto linguaggio di programmazione **
- CODER V1 ha supportato una gamma limitata di linguaggi di programmazione. Tuttavia, il programmatore V2 ha ampliato questo supporto drammaticamente da 86 a 338 linguaggi di programmazione, rendendolo molto più versatile per gli sviluppatori che lavorano in diversi ambienti di codifica.conteggio dei parametri **
- Entrambi i modelli condividono lo stesso conteggio totale dei parametri di 236 miliardi di **; Tuttavia, i parametri attivi differiscono leggermente. CODER V2 ha 2,4 miliardi di parametri attivi nel suo modello di base e 21 miliardi nel suo modello istruttivo, ottimizzato per le attività che seguono le istruzioni.casi d'uso **
- Mentre DeepSeek CODER V1 era adatto per le attività di codifica di base, il coder V2 è specificamente ottimizzato per una serie più ampia di applicazioni di codifica, incluso ma non limitato al completamento del codice, all'inserimento, alla revisione automatica del codice e ai suggerimenti di ottimizzazione delle prestazioni.In sintesi, DeepSeek CODER V2 rappresenta un aggiornamento significativo su V1 con la sua architettura avanzata, il supporto del linguaggio di programmazione ampliato, l'utilizzo dei dati di addestramento avanzato e le metriche delle prestazioni migliorate attraverso vari benchmark di codifica.
Citazioni:
[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/deepseekcodirv2_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