DeepSeek Coder V1 og V2 er begge avanserte AI -modeller designet for kodingsoppgaver, men de viser flere viktige forskjeller i arkitektur, evner og ytelse.
Nøkkelforskjeller
Arkitektur og design **
- DeepSeek Coder V1 var en grunnleggende modell som først og fremst fokuserte på kodegenerering og analyse. Den ble bygget ved hjelp av en tradisjonell transformatorarkitektur og hadde en begrenset kontekstlengde på 16K -symboler.-DeepSeek Coder V2, utgitt senere, bruker en forbedret blanding-of-Experts (MOE) arkitektur, som lar den behandle mer komplekse oppgaver mer effektivt. Denne modellen støtter en mye lengre kontekstlengde på 128K -symboler, noe som forbedrer muligheten til å håndtere større kodebiter og mer intrikate spørsmål.
Treningsdata og ytelse **
- Treningsdata: Coder V1 ble trent på omtrent 2 billioner symboler, med en blanding av 87% kode og 13% naturlig språk. Derimot gjennomgikk Coder V2 ytterligere forhåndsopplæring med ytterligere 6 billioner symboler, noe som forbedret koding og matematiske resonnementfunksjoner utover forgjengerens forgjenger.-Performance Benchmarks: Coder V2 har vist overlegen ytelse i forskjellige kodende benchmarks sammenlignet med både Coder V1 og andre modeller med lukket kilde som GPT4-Turbo. Det utmerker seg spesielt i oppgaver som involverer matematisk resonnement innen kode, viser fremskritt både i resonnement og generelle språkfunksjoner.
Programmeringsspråkstøtte **
- Koder V1 støttet et begrenset utvalg av programmeringsspråk. Imidlertid har Coder V2 utvidet denne støtten dramatisk fra 86 til 338 programmeringsspråk, noe som gjør den langt mer allsidig for utviklere som jobber i forskjellige kodemiljøer.Parametertelling **
- Begge modellene har samme total parameterantall på 236 milliarder **; Imidlertid skiller de aktive parametrene seg litt. Koder V2 har 2,4 milliarder aktive parametere i sin basismodell og 21 milliarder i instrument-modellen, optimalisert for instruksjonsoppgaveoppgaver.Bruk saker **
- Mens DeepSeek Coder V1 var egnet for grunnleggende kodingsoppgaver, er Coder V2 spesielt optimalisert for et bredere utvalg av kodingsapplikasjoner, inkludert, men ikke begrenset til kode fullføring, innsetting, automatisert kodegjennomgang og forslag til ytelsesoptimalisering.Oppsummert representerer DeepSeek Coder V2 en betydelig oppgradering over V1 med sin avanserte arkitektur, utvidet programmeringsspråkstøtte, forbedrede treningsdatautnyttelse og forbedrede ytelsesmålinger på tvers av forskjellige kodende benchmarks.
Sitasjoner:
[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-lm
[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