DeepSeek Coder V2 a GPT-4 Turbo jsou pokročilé modely AI, ale výrazně se liší v jejich návrhu, schopnostech a metrikách výkonu. Zde jsou klíčové rozdíly:
Výkon při kódování úkolů
Deepseek Coder V2 byl výslovně navržen pro kódovací úkoly a ukázal vynikající výkon v různých benchmarcích přizpůsobených pro generování kódu a matematické uvažování. Překonává turbo GPT-4 ve specifických kódovacích referenčních hodnotách, jako je MBPP+, HumanieVal a Aider, dosažení skóre 76,2, 90.2 a 73,7, které jej umístí před GPT-4 Turbo a další konkurenty, jako je Claude 3 OPUS a OPUS a Gemimini 1,5 Pro. [1] [4].Naproti tomu, zatímco turbo GPT-4 vyniká v obecných jazykových úkolech, jeho výkon ve specializovaných úkolech kódování není tak robustní jako výkon Deepseek Coder V2 [1] [4].
Training Data and Architecture
DeepSeek Coder V2 je postaven na architektuře směsi expertů (MOE), vyškolený na rozsáhlém datovém souboru 6 bilionů tokenů. Toto školení mu umožňuje podporovat působivé 338 programovacích jazyků a úryvky procesních kódů s kontextovou délkou až 128 tisíc tokenů [1] [2].GPT-4 Turbo také podporuje délku kontextu 128K tokenů, ale není open-source a spoléhá na tradiční architekturu bez účinnosti MOE, kterou Deepseek používá [6].
Rychlost a efektivita
Deepseek Coder V2 se může pochlubit schopnostmi rychlého zpracování díky své účinné architektuře, která aktivuje pouze zlomek jeho parametrů kdykoli. Tento design umožňuje efektivní zpracování velkých kódových základů [1]. Naproti tomu turbo GPT-4 generuje přibližně 31,8 žetonů za sekundu, ale neposkytuje stejnou úroveň účinnosti při zpracování komplexních programovacích úkolů jako hluboký kodér V2 [6].Obecné porozumění jazyku
Zatímco DeepSeek Coder V2 vyniká v úkolech specifických pro kódování, udržuje také přiměřený výkon v obecném porozumění jazyku a bodoval 79,2 v benchmarku MMLU. GPT-4 Turbo však v této oblasti stále vede s vyšším skóre napříč různými benchmarky obecného jazyka [4].Závěr
Stručně řečeno, Deepseek Coder V2 je zvláště silný v kódování úkolů díky své specializované školení a efektivní architektuře a překonává turbo GPT-4 v příslušných měřítcích. GPT-4 Turbo však zůstává lepší pro širší úkoly v oblasti zpracování jazyků. Volba mezi těmito modely by se měla řídit specifickými potřebami kódování úkolu versus obecné porozumění jazyku.Citace:
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-v2-instruct/
[2] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[3] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-camparative-analysis/
[4] https://venturebeat.com/ai/chinas-deepseek-coder-becomes-first-open-source-coding-model-to-beat-gpt-4-turbo/
[5] https://openreview.net/forum?id=5vmtfjuakn
[6] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4-turbo/deepseek-v3
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-coder-v2-instruct
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1dhz7ck/deepSeekCoderv2_first_open_source_model_beats/