DeepSeek Coder V1 и V2 - это продвинутые модели ИИ, предназначенные для кодирования, но они демонстрируют несколько существенных различий в архитектуре, возможностях и производительности.
Ключевые различия
Архитектура и дизайн **
- DeepSeek Coder V1 был основополагающей моделью, которая в первую очередь была сосредоточена на генерации и анализе кода. Он был построен с использованием традиционной архитектуры трансформатора и имел ограниченную длину контекста 16K токенов.-DeepSeek Coder v2, выпущенный позже, использует архитектуру расширенной смеси экспертов (MOE), которая позволяет ему более эффективно обрабатывать более сложные задачи. Эта модель поддерживает гораздо более длинную длину контекста 128K токенов, значительно улучшая его способность обрабатывать более крупные фрагменты кода и более сложные запросы.
Данные и производительность обучения **
- Данные обучения: Coder v1 был обучен примерно на 2 триллиона токена, сочетающимся со счетом 87% кода и 13% естественного языка. Напротив, Coder V2 проходил дальнейшее предварительное обучение с помощью дополнительных 6 триллионов токенов, усиливая его возможности кодирования и математических рассуждений помимо возможностей его предшественника.-Процедура производительности: Coder V2 продемонстрировал превосходную производительность в различных контрольных показателях по сравнению как с Coder V1, так и с другими моделями с закрытым исходным кодом, такими как GPT4-Turbo. Он особенно превосходит задачи, включающие математические рассуждения в коде, демонстрируя достижения как в рассуждениях, так и в общих языковых возможностях.
Поддержка языка программирования **
- Coder v1 поддерживал ограниченный диапазон языков программирования. Тем не менее, Coder V2 значительно расширил эту поддержку с 86 до 338 языков программирования, что делает его гораздо более универсальным для разработчиков, работающих в различных средах кодирования.Количество параметров **
- Обе модели имеют одинаковое общее количество параметров 236 миллиардов **; Однако активные параметры немного отличаются. Coder V2 имеет 2,4 миллиарда активных параметров в своей базовой модели и 21 миллиард в своей модели инструктов, оптимизированных для выполнения инструкций.варианты использования **
- В то время как DeepSeek Coder V1 был подходит для основных задач кодирования, Coder V2 специально оптимизирован для более широкого массива приложений кодирования, включая, помимо прочего, завершение кода, вставку, автоматизированный обзор кода и предложения по оптимизации производительности.Таким образом, DeepSeek Coder V2 представляет собой значительное обновление по сравнению с V1 с его расширенной архитектурой, расширенной поддержкой языка программирования, улучшенным использованием данных обучения и улучшенными показателями производительности в различных эталонах кодирования.
Цитаты:
[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_brike_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