Deepseek Coder V1 și V2 sunt ambele modele AI avansate concepute pentru sarcini de codare, dar prezintă mai multe diferențe semnificative în arhitectură, capacități și performanță.
Diferențe cheie
Arhitectură și design **
- Deepseek Coder V1 a fost un model fundamental care s -a concentrat în principal pe generarea și analiza codului. Acesta a fost construit folosind o arhitectură tradițională a transformatorului și a avut o lungime de context limitată de 16k jetoane.-Deepseek Coder V2, lansat mai târziu, utilizează o arhitectură îmbunătățită a amestecului de experți (MOE), care îi permite să proceseze mai eficient sarcini mai complexe. Acest model acceptă o lungime de context mult mai lungă de 128k de jetoane, îmbunătățindu -și semnificativ capacitatea de a gestiona fragmente de cod mai mari și interogări mai complexe.
Date de instruire și performanță **
- Date de instruire: Coder V1 a fost instruit pe aproximativ 2 trilioane de jetoane, cu un amestec de cod de 87% și 13% limbaj natural. În schimb, Coder V2 a suferit o pregătire suplimentară cu încă 6 trilioane de jetoane, îmbunătățindu-și capacitățile de codificare și raționament matematic dincolo de cele ale predecesorului său.-Benchmark-uri de performanță: Coder V2 a demonstrat performanțe superioare în diferite repere de codificare în comparație atât cu Coder V1, cât și cu alte modele cu sursă închisă, precum GPT4-Turbo. Excelsează în special în sarcinile care implică raționamente matematice în cadrul codului, prezentând avansuri atât în raționament, cât și în capacitățile generale ale limbajului.
Suport limbaj de programare **
- Coder V1 a acceptat o gamă limitată de limbaje de programare. Cu toate acestea, Coder V2 a extins acest suport dramatic de la 86 la 338 de limbaje de programare, ceea ce îl face mult mai versatil pentru dezvoltatorii care lucrează în diferite medii de codificare.Numărul de parametri **
- Ambele modele împărtășesc același număr total de parametri de 236 miliarde **; Cu toate acestea, parametrii activi diferă ușor. Coder V2 are 2,4 miliarde de parametri activi în modelul său de bază și 21 miliarde în modelul său de instruire, optimizat pentru sarcini care urmează instrucțiunilor.CAZURI DE UTILIZARE **
- În timp ce Deepseek Coder V1 a fost potrivit pentru sarcinile de codificare de bază, Coder V2 este optimizat în mod special pentru o gamă mai largă de aplicații de codificare, inclusiv, dar fără a se limita la completarea codului, introducerea, revizuirea automată a codului și sugestiile de optimizare a performanței.În rezumat, Deepseek Coder V2 reprezintă o actualizare semnificativă față de V1 cu arhitectura sa avansată, suportul de limbaj de programare extins, utilizarea îmbunătățită a datelor de instruire și valori îmbunătățite de performanță în diverse repere de codificare.
Citări:
[1] https://huggingface.co/deepseek-AI/deepseek-coder-v2-base
]
[3] https://play.ht/blog/deepseek-v3-vs-r1-vs-coder/
[4] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[5] https://deepgram.com/learn/best-Cocal-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