Deepseek Coder V1 และ V2 เป็นทั้งรุ่น AI ขั้นสูงที่ออกแบบมาสำหรับงานการเข้ารหัส แต่พวกเขามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญหลายประการในสถาปัตยกรรมความสามารถและประสิทธิภาพ
ความแตกต่างที่สำคัญ
สถาปัตยกรรมและการออกแบบ **
- Deepseek Coder V1 เป็นรูปแบบพื้นฐานที่เน้นการสร้างรหัสและการวิเคราะห์เป็นหลัก มันถูกสร้างขึ้นโดยใช้สถาปัตยกรรมหม้อแปลงแบบดั้งเดิมและมีความยาวบริบทที่ จำกัด ของโทเค็น 16K-Deepseek Coder V2 เปิดตัวในภายหลังใช้สถาปัตยกรรมผสมผสานของ Experts (MOE) ที่ได้รับการปรับปรุงซึ่งช่วยให้สามารถประมวลผลงานที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น รุ่นนี้รองรับความยาวบริบทที่ยาวขึ้นของโทเค็น 128K ซึ่งช่วยปรับปรุงความสามารถในการจัดการตัวอย่างโค้ดที่ใหญ่ขึ้นและการสืบค้นที่ซับซ้อนมากขึ้น
ข้อมูลการฝึกอบรมและประสิทธิภาพ **
- ข้อมูลการฝึกอบรม: Coder V1 ได้รับการฝึกฝนในโทเค็นประมาณ 2 ล้านล้านโทเค็นโดยมีรหัสผสม 87% และภาษาธรรมชาติ 13% ในทางตรงกันข้าม Coder V2 ได้รับการฝึกอบรมล่วงหน้าด้วยโทเค็นเพิ่มอีก 6 ล้านล้านโทเค็นเพิ่มความสามารถในการใช้การเข้ารหัสและการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์นอกเหนือจากรุ่นก่อน-มาตรฐานประสิทธิภาพ: Coder V2 ได้แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในเกณฑ์มาตรฐานการเข้ารหัสที่หลากหลายเมื่อเทียบกับทั้ง Coder V1 และรุ่นปิดแหล่งอื่น ๆ เช่น GPT4-Turbo มันเก่งโดยเฉพาะอย่างยิ่งในงานที่เกี่ยวข้องกับการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ภายในรหัสแสดงความก้าวหน้าทั้งในการใช้เหตุผลและความสามารถทางภาษาทั่วไป
การสนับสนุนภาษาการเขียนโปรแกรม **
- Coder V1 รองรับภาษาการเขียนโปรแกรมที่ จำกัด อย่างไรก็ตาม Coder V2 ได้ขยายการสนับสนุนนี้อย่างมากจาก 86 ถึง 338 ภาษาการเขียนโปรแกรมทำให้มีความหลากหลายมากขึ้นสำหรับนักพัฒนาที่ทำงานในสภาพแวดล้อมการเข้ารหัสที่แตกต่างกันจำนวนพารามิเตอร์ **
- ทั้งสองรุ่นมีจำนวนพารามิเตอร์ทั้งหมดที่เท่ากันที่ 236 พันล้าน **; อย่างไรก็ตามพารามิเตอร์ที่ใช้งานแตกต่างกันเล็กน้อย Coder V2 มีพารามิเตอร์ที่ใช้งานอยู่ 2.4 พันล้านตัวในโมเดลพื้นฐานและ 21 พันล้านในแบบจำลองการสอนซึ่งได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับงานที่ตามคำสั่งใช้กรณี **
- ในขณะที่ Deepseek Coder V1 เหมาะสำหรับงานการเข้ารหัสขั้นพื้นฐาน Coder V2 ได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยเฉพาะสำหรับแอปพลิเคชันการเข้ารหัสที่กว้างขึ้นซึ่งรวมถึง แต่ไม่ จำกัด เฉพาะการเสร็จสิ้นรหัสการแทรกการตรวจสอบรหัสอัตโนมัติและคำแนะนำการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพโดยสรุป Deepseek Coder V2 แสดงถึงการอัพเกรดที่สำคัญมากกว่า V1 ด้วยสถาปัตยกรรมขั้นสูงการสนับสนุนภาษาการเขียนโปรแกรมที่ขยายการใช้งานการใช้ข้อมูลการฝึกอบรมที่เพิ่มขึ้นและการวัดประสิทธิภาพที่ดีขึ้นในเกณฑ์มาตรฐานการเข้ารหัสที่หลากหลาย
การอ้างอิง:
[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_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