Deepseek Coder V1 e V2 são modelos de IA avançados projetados para tarefas de codificação, mas exibem várias diferenças significativas em arquitetura, capacidades e desempenho.
Diferenças -chave
Arquitetura e design **
- Deepseek Coder V1 foi um modelo fundamental que focava principalmente na geração e análise de código. Foi construído usando uma arquitetura tradicional de transformadores e tinha um comprimento de contexto limitado de 16k tokens.-Deepseek Coder V2, lançado posteriormente, utiliza uma arquitetura aprimorada de mistura de especialistas (MOE), que permite processar tarefas mais complexas com mais eficiência. Esse modelo suporta um comprimento de contexto muito mais longo de 128 mil tokens, melhorando significativamente sua capacidade de lidar com trechos de código maiores e consultas mais complexas.
Dados e desempenho de treinamento **
- Dados de treinamento: o codificador V1 foi treinado em aproximadamente 2 trilhões de tokens, com uma mistura de 87% de código e 13% de linguagem natural. Por outro lado, o Coder V2 passou por um pré-treinamento adicional com 6 trilhões de tokens, melhorando suas capacidades de raciocínio de codificação e matemática além das de seu antecessor.-Benchmarks de desempenho: o Coder V2 demonstrou desempenho superior em vários benchmarks de codificação em comparação com o codificador V1 e outros modelos de fonte fechada, como o GPT4-Turbo. Ele se destaca particularmente em tarefas que envolvem raciocínio matemático no código, apresentando avanços nos recursos de raciocínio e linguagem geral.
Suporte da linguagem de programação **
- O Coder V1 suportou uma gama limitada de linguagens de programação. No entanto, o Coder V2 expandiu esse suporte drasticamente de 86 para 338 linguagens de programação, tornando -o muito mais versátil para desenvolvedores que trabalham em diferentes ambientes de codificação.Contagem de parâmetros **
- Ambos os modelos compartilham a mesma contagem total de parâmetros de 236 bilhões **; No entanto, os parâmetros ativos diferem ligeiramente. O Coder V2 possui 2,4 bilhões de parâmetros ativos em seu modelo básico e 21 bilhões em seu modelo de instrução, otimizados para tarefas de acompanhamento de instruções.
Casos de uso **
- Embora o DeepSeek Coder V1 tenha sido adequado para tarefas básicas de codificação, o Coder V2 é otimizado especificamente para uma variedade mais ampla de aplicativos de codificação, incluindo, entre outros, conclusão de código, inserção, revisão automatizada de código e sugestões de otimização de desempenho.Em resumo, o DeepSeek Coder V2 representa uma atualização significativa sobre V1 com sua arquitetura avançada, suporte de linguagem de programação expandido, utilização aprimorada de dados de treinamento e métricas de desempenho aprimoradas em vários benchmarks de codificação.
Citações:
[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_broway_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