DeepSeek Coder V1 및 V2는 코딩 작업을 위해 설계된 고급 AI 모델이지만 아키텍처, 기능 및 성능에서 몇 가지 중요한 차이점을 나타냅니다.
주요 차이점
아키텍처 및 디자인 **
-Deepseek Coder V1은 주로 코드 생성 및 분석에 중점을 둔 기초 모델이었습니다. 전통적인 변압기 아키텍처를 사용하여 제작되었으며 컨텍스트 길이는 16k 토큰이었습니다.-나중에 출시 된 Deepseek Coder v2는 강화 된 Experts (MOE) 아키텍처를 사용하여보다 복잡한 작업을보다 효율적으로 처리 할 수 있습니다. 이 모델은 128K 토큰의 훨씬 긴 컨텍스트 길이를 지원하여 더 큰 코드 스 니펫과 더 복잡한 쿼리를 처리하는 능력을 크게 향상시킵니다.
교육 데이터 및 성능 **
- 교육 데이터 : 코더 V1은 87% 코드와 13% 자연 언어가 혼합되어 약 2 조 토큰으로 교육을 받았습니다. 대조적으로, 코더 v2는 추가 6 조 토큰으로 추가 사전 훈련을 받았으며, 전임자보다 코딩 및 수학적 추론 기능을 향상시켰다.-성능 벤치 마크 : Coder V2는 Coder V1 및 GPT4-Turbo와 같은 다른 폐쇄 자원 모델과 비교하여 다양한 코딩 벤치 마크에서 우수한 성능을 보여주었습니다. 그것은 특히 코드 내에서 수학적 추론과 관련된 작업에서 탁월하며, 추론과 일반 언어 기능의 발전을 보여줍니다.
프로그래밍 언어 지원 **
-Coder V1은 제한된 범위의 프로그래밍 언어를 지원했습니다. 그러나 Coder v2는이 지원을 86에서 338 개의 프로그래밍 언어로 극적으로 확장하여 다양한 코딩 환경에서 일하는 개발자에게 훨씬 더 다양합니다.매개 변수 수 **
- 두 모델 모두 동일한 총 매개 변수 수를 2,360 억 ** 공유합니다. 그러나 활성 매개 변수는 약간 다릅니다. Coder V2는 기본 모델에 24 억 개의 활성 매개 변수를 보유하고 있으며 지시 모델에는 210 억을 보유하고 있으며, 지침을 따르는 작업에 최적화되었습니다.사용 사례 **
- DeepSeek Coder V1은 기본 코딩 작업에 적합했지만 Coder V2는 코드 완료, 삽입, 자동화 된 코드 검토 및 성능 최적화 제안을 포함하여 더 넓은 코딩 응용 프로그램에 대해 특별히 최적화됩니다.요약하면, DeepSeek Coder V2는 고급 아키텍처, 확장 된 프로그래밍 언어 지원, 교육 데이터 활용 향상 및 다양한 코딩 벤치 마크에서 개선 된 성능 지표를 통해 V1에 대한 상당한 업그레이드를 나타냅니다.
인용 :
[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