Deepseek Coder V1 y V2 son modelos AI avanzados diseñados para tareas de codificación, pero exhiben varias diferencias significativas en arquitectura, capacidades y rendimiento.
Diferencias clave
Arquitectura y diseño **
- Deepseek Coder V1 fue un modelo fundamental que se centró principalmente en la generación y análisis de código. Fue construido utilizando una arquitectura de transformador tradicional y tenía una longitud de contexto limitada de 16k tokens.-Deepseek Coder V2, lanzado más tarde, utiliza una arquitectura mejorada de la mezcla de expertos (MOE), que le permite procesar tareas más complejas de manera más eficiente. Este modelo admite una longitud de contexto mucho más larga de 128k tokens, mejorando significativamente su capacidad para manejar fragmentos de código más grandes y consultas más intrincadas.
Datos de entrenamiento y rendimiento **
- Datos de entrenamiento: el Coder V1 fue entrenado en aproximadamente 2 billones de tokens, con una combinación de 87% de código y 13% de lenguaje natural. Por el contrario, Coder V2 se sometió a una capacitación adicional con 6 billones de tokens adicionales, mejorando sus capacidades de codificación y razonamiento matemático más allá de las de su predecesor.-Benchmarks de rendimiento: Coder V2 ha demostrado un rendimiento superior en varios puntos de referencia de codificación en comparación con Coder V1 y otros modelos de código cerrado como GPT4-Turbo. Excelente particularmente en tareas que involucran razonamiento matemático dentro del código, mostrando avances tanto en el razonamiento como en las capacidades generales del idioma.
Soporte de lenguaje de programación **
- Coder V1 admitió una gama limitada de lenguajes de programación. Sin embargo, Coder V2 ha ampliado este soporte dramáticamente de 86 a 338 lenguajes de programación, lo que lo hace mucho más versátil para los desarrolladores que trabajan en diferentes entornos de codificación.Conteo de parámetros **
- Ambos modelos comparten el mismo recuento de parámetros totales de 236 mil millones **; Sin embargo, los parámetros activos difieren ligeramente. Coder V2 tiene 2,4 mil millones de parámetros activos en su modelo base y 21 mil millones en su modelo de instrucción, optimizado para tareas de seguimiento de instrucciones.Casos de uso **
- Si bien Deepseek Coder V1 era adecuado para tareas de codificación básicas, Coder V2 está específicamente optimizado para una gama más amplia de aplicaciones de codificación, incluidas, entre otros, la finalización del código, la inserción, la revisión de código automatizado y las sugerencias de optimización del rendimiento.En resumen, Deepseek Coder V2 representa una actualización significativa sobre V1 con su arquitectura avanzada, soporte de lenguaje de programación ampliado, utilización de datos de capacitación mejorados y métricas de rendimiento mejoradas en varios puntos de referencia de codificación.
Citas:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-v2-base
[2] https://blog.prompptlayer.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