DeepSeek Coder V1 і V2 - це вдосконалені моделі AI, розроблені для кодування завдань, але вони демонструють кілька значних відмінностей в архітектурі, можливостях та продуктивності.
Ключові відмінності
Архітектура та дизайн **
- DeepSeek Coder V1 був фундаментальною моделлю, яка в першу чергу зосереджена на генерації та аналізі коду. Він був побудований за допомогою традиційної архітектури трансформаторів і мав обмежену довжину контексту 16 -ти жетонів.-DeepSeek Coder V2, випущений пізніше, використовує вдосконалену архітектуру суміші-експертів (МО), що дозволяє їй більш ефективно обробляти складні завдання. Ця модель підтримує набагато більш тривалу тривалість контексту 128 тис. Жетонів, значно покращуючи її здатність обробляти більші фрагменти коду та більш хитромудрі запити.
Навчальні дані та продуктивність **
- Дані про навчання: Кодер V1 проходив навчання приблизно на 2 трлн жетонів, з поєднанням 87% коду та 13% природною мовою. На відміну від цього, кодер V2 пройшов подальше попереднє навчання з додатковими 6 трлн жетонів, посилюючи його кодування та математичні можливості міркування, що перевищують можливості його попередника.-Працездатні орієнтири: Coder V2 продемонстрував чудову продуктивність у різних орієнтирах кодування порівняно з кодером V1, і з іншими моделями із закритим кодом, такими як GPT4-Turbo. Особливо це досконало в завданнях, що стосуються математичних міркувань у коді, демонструючи прогрес як в міркуваннях, так і в загальних можливостях мови.
Підтримка мови програмування **
- Coder V1 підтримував обмежений спектр мов програмування. Однак Coder V2 різко розширив цю підтримку з 86 до 338 мов програмування, зробивши її набагато більш універсальною для розробників, що працюють у різних середовищах кодування.Кількість параметрів **
- обидві моделі мають однаковий загальний кількість параметрів у 236 мільярдів **; Однак активні параметри дещо відрізняються. Кодер V2 має 2,4 мільярда активних параметрів у своїй базовій моделі та 21 мільярд у своїй інструкційній моделі, оптимізованих для завдань, що відповідають інструкції.Використання випадків **
- Хоча DeepSeek Coder V1 підходив для основних завдань кодування, Coder V2 спеціально оптимізований для більш широкого масиву програм кодування, включаючи, але не обмежуючись цим завершенням коду, вставки, автоматизованого огляду коду та пропозицій оптимізації продуктивності.Підсумовуючи, Deepseek Coder V2 являє собою значне оновлення над V1 з його вдосконаленою архітектурою, розширеною підтримкою мови програмування, розширеним використанням даних про навчання та покращенню показників продуктивності в різних орієнтирах кодування.
Цитати:
[1] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-v2-base
[2] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2--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