Deepseek Coder V1 i V2 to zaawansowane modele AI zaprojektowane do zadań kodowania, ale wykazują kilka znaczących różnic w architekturze, możliwościach i wydajności.
Kluczowe różnice
Architektura i projekt **
- Deepseek Coder V1 był podstawowym modelem, który koncentrował się przede wszystkim na generowaniu kodu i analizie. Został zbudowany przy użyciu tradycyjnej architektury transformatora i miał ograniczoną długość kontekstu 16 000 tokenów.-DeepSeek Coder V2, wydany później, wykorzystuje architekturę wzmocnionej mieszanki ekspresji (MOE), która pozwala jej wydajniej przetwarzać bardziej złożone zadania. Model ten obsługuje znacznie dłuższą długość kontekstu 128 000 tokenów, znacznie poprawiając jego zdolność do obsługi większych fragmentów kodu i bardziej skomplikowanych zapytań.
Dane i wydajność szkolenia **
- Dane szkoleniowe: Coder V1 został przeszkolony na około 2 bilion tokenów, z mieszanką kodu 87% i 13% języka naturalnego. Natomiast Coder V2 przeszedł dalsze szkolenie wstępne z dodatkowymi 6 bilionów tokenów, zwiększając jego możliwości kodowania i matematycznego rozumowania poza możliwościami jego poprzednika.-Benchmarki wydajności: Coder V2 wykazał doskonałą wydajność w różnych testach porównawczych kodowania w porównaniu zarówno z modelem Codera V1, jak i innych modeli zamkniętych, takich jak GPT4-Turbo. Wyróżnia się szczególnie w zadaniach związanych z matematycznym rozumowaniem w ramach kodu, pokazując postępy zarówno w zakresie rozumowania, jak i ogólnego języka.
Wsparcie języka programowania **
- Coder V1 obsługiwał ograniczony zakres języków programowania. Jednak Coder V2 dramatycznie rozszerzył to wsparcie z 86 do 338 języków programowania, co czyni go znacznie bardziej wszechstronnym dla programistów pracujących w różnych środowiskach kodujących.liczba parametrów **
- Oba modele mają tę samą liczbę parametrów 236 miliardów **; Jednak aktywne parametry różnią się nieznacznie. Coder V2 ma 2,4 miliarda aktywnych parametrów w swoim modelu podstawowym i 21 miliardów w swoim modelu instruktorskim, zoptymalizowanym pod kątem zadań związanych z instrukcją.przypadki użycia **
- Podczas gdy DeepSeek Coder V1 był odpowiedni do podstawowych zadań kodowania, Coder V2 jest specjalnie zoptymalizowany pod kątem szerszej gamy aplikacji kodujących, w tym między innymi ukończenie kodu, wprowadzenie, automatyczne przegląd kodu i sugestie dotyczące optymalizacji wydajności.Podsumowując, Deepseek Coder V2 stanowi znaczącą aktualizację w stosunku do V1 z zaawansowaną architekturą, rozszerzonym wsparciem języka programowania, ulepszonym wykorzystaniem danych szkoleniowych i ulepszonych wskaźników wydajności w różnych testach porównawczych kodowania.
Cytaty:
[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