A DeepSeek Coder V1 és V2 egyaránt fejlett AI modellek, amelyeket kódolási feladatokhoz terveztek, ám ezek számos jelentős különbséget mutatnak az építészetben, a képességekben és a teljesítményben.
kulcsfontosságú különbségek
Építészet és tervezés **
- A DeepSeek Coder V1 egy alapvető modell volt, amely elsősorban a kódgenerálásra és az elemzésre összpontosított. A hagyományos transzformátor architektúrával építették, és korlátozott kontextushosszúságú 16K token volt.-A később kiadott DeepSeek Coder V2 egy továbbfejlesztett szakemberek (MOE) architektúrát használ, amely lehetővé teszi a bonyolultabb feladatok hatékonyabb feldolgozását. Ez a modell sokkal hosszabb kontextushosszúságot támogat a 128K tokenek között, jelentősen javítva a nagyobb kódrészletek és a bonyolultabb lekérdezések kezelésének képességét.
Képzési adatok és teljesítmény **
- Képzési adatok: A Coder V1 -et kb. 2 trillió tokenre képezték, 87% -os kód és 13% természetes nyelv keverékével. Ezzel szemben a Coder V2 további 6 trillió tokennel is előmozdult, javítva a kódolási és matematikai érvelési képességeit, az elődjein túl.-Teljesítmény-referenciaértékek: A Coder V2 kiváló teljesítményt mutatott a különféle kódolási referenciaértékekben, mind a Coder V1, mind más zárt forrású modellekhez képest, mint például a GPT4-Turbo. Különösen kiemelkedik a matematikai érveléssel kapcsolatos feladatokban a kódon belül, bemutatva az érvelés és az általános nyelvi képességek előrelépéseit.
A nyelvi támogatás programozása **
- A Coder V1 a programozási nyelvek korlátozott tartományát támogatta. A Coder V2 azonban drasztikusan kibővítette ezt a támogatást 86 -ról 338 programozási nyelvre, így sokkal sokoldalúbbá vált a különféle kódolási környezetben dolgozó fejlesztők számára.Paraméterszám **
- Mindkét modellnek ugyanaz a teljes paraméterszáma, 236 milliárd **; Az aktív paraméterek azonban kissé különböznek. A Coder V2 alapmodelljében 2,4 milliárd aktív paraméterrel és 21 milliárd tanításmodelljével rendelkezik, az oktatáskövetési feladatokhoz optimalizálva.Használati esetek **
- Míg a DeepSeek Coder V1 alkalmas volt az alapvető kódolási feladatokhoz, a Coder V2 kifejezetten optimalizálva van a kódolási alkalmazások szélesebb körére, ideértve, de nem korlátozva a kód kitöltését, beillesztését, automatizált kód -áttekintését és a teljesítmény -optimalizálási javaslatokat.Összefoglalva: a DeepSeek Coder V2 jelentős frissítést jelent a V1 felett fejlett architektúrájával, kibővített programozási nyelvi támogatásával, továbbfejlesztett képzési adatok felhasználásával és a teljesítménymutatók javításával a különféle kódolási referenciaértékek között.
Idézetek:
[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