Deepseek Coder V1 dan V2 keduanya adalah model AI canggih yang dirancang untuk tugas pengkodean, tetapi mereka menunjukkan beberapa perbedaan signifikan dalam arsitektur, kemampuan, dan kinerja.
Perbedaan utama
Arsitektur dan desain **
- Deepseek Coder V1 adalah model dasar yang terutama berfokus pada pembuatan kode dan analisis. Itu dibangun menggunakan arsitektur transformator tradisional dan memiliki panjang konteks terbatas 16 ribu token.-Deepseek Coder V2, dirilis nanti, menggunakan arsitektur campuran-eksperta (MOE) yang ditingkatkan, yang memungkinkannya untuk memproses tugas yang lebih kompleks secara lebih efisien. Model ini mendukung panjang konteks 128K yang jauh lebih lama, secara signifikan meningkatkan kemampuannya untuk menangani cuplikan kode yang lebih besar dan kueri yang lebih rumit.
Data dan kinerja pelatihan **
- Data pelatihan: Coder V1 dilatih pada sekitar 2 triliun token, dengan campuran kode 87% dan 13% bahasa alami. Sebaliknya, Coder V2 menjalani pra-pelatihan lebih lanjut dengan tambahan 6 triliun token, meningkatkan kemampuan penalaran pengkodean dan matematika di luar yang dari pendahulunya.-Tolok ukur kinerja: Coder V2 telah menunjukkan kinerja superior dalam berbagai tolok ukur pengkodean dibandingkan dengan Coder V1 dan model sumber tertutup lainnya seperti GPT4-Turbo. Ini unggul khususnya dalam tugas -tugas yang melibatkan penalaran matematika dalam kode, menunjukkan kemajuan baik dalam kemampuan penalaran dan bahasa umum.
Dukungan Bahasa Pemrograman **
- Coder V1 mendukung berbagai bahasa pemrograman terbatas. Namun, Coder V2 telah memperluas dukungan ini secara dramatis dari 86 hingga 338 bahasa pemrograman, menjadikannya jauh lebih fleksibel bagi pengembang yang bekerja di lingkungan pengkodean yang berbeda.Hitungan parameter
**
- Kedua model berbagi jumlah total parameter yang sama sebesar 236 miliar **; Namun, parameter aktif sedikit berbeda. Coder V2 memiliki 2,4 miliar parameter aktif dalam model dasarnya dan 21 miliar dalam model instruksinya, dioptimalkan untuk tugas mengikuti instruksi.Kasus Gunakan **
- Sementara Deepseek Coder V1 cocok untuk tugas pengkodean dasar, Coder V2 secara khusus dioptimalkan untuk beragam aplikasi pengkodean, termasuk tetapi tidak terbatas pada penyelesaian kode, penyisipan, tinjauan kode otomatis, dan saran optimasi kinerja.Singkatnya, Deepseek Coder V2 mewakili peningkatan yang signifikan atas V1 dengan arsitektur canggihnya, dukungan bahasa pemrograman yang diperluas, peningkatan pemanfaatan data pelatihan, dan peningkatan metrik kinerja di berbagai tolok ukur pengkodean.
Kutipan:
[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_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