DeepSeek Coder V1 và V2 đều là các mô hình AI nâng cao được thiết kế cho các tác vụ mã hóa, nhưng chúng thể hiện một số khác biệt đáng kể về kiến trúc, khả năng và hiệu suất.
Sự khác biệt chính
Kiến trúc và thiết kế **
- DeepSeek Coder V1 là một mô hình nền tảng chủ yếu tập trung vào việc tạo và phân tích mã. Nó được xây dựng bằng cách sử dụng kiến trúc máy biến áp truyền thống và có độ dài bối cảnh hạn chế là 16K mã thông báo.-DeepSeek Coder V2, được phát hành sau, sử dụng kiến trúc hỗn hợp (MOE) nâng cao, cho phép nó xử lý các nhiệm vụ phức tạp hơn hiệu quả hơn. Mô hình này hỗ trợ độ dài bối cảnh dài hơn nhiều là 128k mã thông báo, cải thiện đáng kể khả năng xử lý các đoạn mã lớn hơn và các truy vấn phức tạp hơn.
Dữ liệu và hiệu suất đào tạo **
- Dữ liệu đào tạo: Coder V1 được đào tạo trên khoảng 2 nghìn tỷ mã thông báo, với hỗn hợp 87% mã và ngôn ngữ tự nhiên 13%. Ngược lại, Coder V2 đã trải qua đào tạo trước với thêm 6 nghìn tỷ mã thông báo, tăng cường khả năng suy luận toán học và toán học của nó vượt ra ngoài những người tiền nhiệm của nó.-Điểm chuẩn hiệu suất: Coder V2 đã thể hiện hiệu suất vượt trội trong các điểm chuẩn mã hóa khác nhau so với cả Coder V1 và các mô hình nguồn đóng khác như GPT4-TURBO. Nó vượt trội đặc biệt trong các nhiệm vụ liên quan đến lý luận toán học trong mã, thể hiện những tiến bộ trong cả khả năng lý luận và ngôn ngữ chung.
Hỗ trợ ngôn ngữ lập trình **
- Coder V1 hỗ trợ một loạt các ngôn ngữ lập trình hạn chế. Tuy nhiên, Coder V2 đã mở rộng hỗ trợ này một cách đáng kể từ 86 lên 338 ngôn ngữ lập trình, khiến nó linh hoạt hơn nhiều đối với các nhà phát triển làm việc trên các môi trường mã hóa khác nhau.Số lượng tham số **
- Cả hai mô hình đều có chung tổng số tham số là 236 tỷ **; Tuy nhiên, các tham số hoạt động khác nhau một chút. Coder V2 có 2,4 tỷ tham số hoạt động trong mô hình cơ sở và 21 tỷ trong mô hình hướng dẫn của nó, được tối ưu hóa cho các tác vụ theo hướng dẫn.Các trường hợp sử dụng **
- Mặc dù DeepSeek Coder V1 phù hợp với các tác vụ mã hóa cơ bản, Coder V2 được tối ưu hóa cụ thể cho một loạt các ứng dụng mã hóa hơn, bao gồm nhưng không giới hạn trong việc hoàn thành mã, chèn, đánh giá mã tự động và đề xuất tối ưu hóa hiệu suất.Tóm lại, DeepSeek Coder V2 thể hiện sự nâng cấp đáng kể so với V1 với kiến trúc nâng cao của nó, hỗ trợ ngôn ngữ lập trình mở rộng, tăng cường sử dụng dữ liệu đào tạo và cải thiện số liệu hiệu suất trên các điểm chuẩn mã hóa khác nhau.
Trích dẫn:
[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-local-coding-llm
.
[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