Deepseek Coder V2 και GPT-4 Turbo είναι και τα δύο προχωρημένα μοντέλα AI, αλλά διαφέρουν σημαντικά στο σχεδιασμό, τις δυνατότητες και τις μετρήσεις απόδοσης. Εδώ είναι οι βασικές διαφορές:
απόδοση σε εργασίες κωδικοποίησης
Το Deepseek Coder V2 έχει σχεδιαστεί ρητά για τις εργασίες κωδικοποίησης και έχει δείξει ανώτερες επιδόσεις σε διάφορα σημεία αναφοράς προσαρμοσμένα για την παραγωγή κώδικα και τη μαθηματική συλλογιστική. Υποστηρίζει το GPT-4 Turbo σε συγκεκριμένα σημεία αναφοράς κωδικοποίησης όπως το MBPP+, το Humaneval και το Aider, επιτυγχάνοντας βαθμολογίες 76,2, 90,2 και 73,7 αντίστοιχα, που το τοποθετούν μπροστά από το GPT-4 Turbo και άλλους ανταγωνιστές όπως το Claude 3 Opus και το Gemini 1.5 Pro [1] [4].Αντίθετα, ενώ το GPT-4 Turbo υπερέχει σε καθήκοντα γενικής γλώσσας, η απόδοσή του σε εξειδικευμένα καθήκοντα κωδικοποίησης δεν είναι τόσο ισχυρή όσο αυτή του Deepseek Coder V2 [1] [4].
Δεδομένα και αρχιτεκτονική εκπαίδευσης
Το Deepseek Coder V2 είναι χτισμένο σε ένα μείγμα-εξουσιοδότησης (MOE) αρχιτεκτονική, εκπαιδευμένη σε ένα εκτεταμένο σύνολο δεδομένων 6 τρισεκατομμυρίων μάρκες. Αυτή η εκπαίδευση του επιτρέπει να υποστηρίξει μια εντυπωσιακή γλώσσα προγραμματισμού 338 και τα αποσπάσματα κώδικα επεξεργασίας με μήκος πλαισίου έως και 128k μάρκες [1] [2].Το GPT-4 Turbo υποστηρίζει επίσης ένα μήκος πλαισίου 128K Tokens, αλλά δεν είναι ανοιχτό κώδικα και βασίζεται σε μια πιο παραδοσιακή αρχιτεκτονική χωρίς την απόδοση MOE που απασχολεί η Deepseek [6].
ταχύτητα και αποτελεσματικότητα
Ο Deepseek Coder V2 διαθέτει γρήγορες δυνατότητες επεξεργασίας λόγω της αποτελεσματικής αρχιτεκτονικής του, η οποία ενεργοποιεί μόνο ένα κλάσμα των παραμέτρων του ανά πάσα στιγμή. Αυτός ο σχεδιασμός του επιτρέπει να χειρίζεται αποτελεσματικά τους μεγάλους κώδικες [1]. Αντίθετα, το GPT-4 Turbo παράγει περίπου 31,8 μάρκες ανά δευτερόλεπτο, αλλά δεν παρέχει το ίδιο επίπεδο αποτελεσματικότητας στην επεξεργασία σύνθετων εργασιών προγραμματισμού ως Deepseek Coder V2 [6].Γενική κατανόηση της γλώσσας
Ενώ ο Deepseek Coder V2 υπερέχει σε ειδικά καθήκοντα κωδικοποίησης, διατηρεί επίσης μια λογική απόδοση στη γενική κατανόηση της γλώσσας, σημειώνοντας 79,2 στο σημείο αναφοράς MMLU. Ωστόσο, το GPT-4 Turbo εξακολουθεί να οδηγεί σε αυτόν τον τομέα με υψηλότερες βαθμολογίες σε διάφορα σημεία αναφοράς γενικής γλώσσας [4].Συμπέρασμα
Συνοπτικά, ο Deepseek Coder V2 είναι ιδιαίτερα ισχυρός σε εργασίες κωδικοποίησης λόγω της εξειδικευμένης κατάρτισης και της αποτελεσματικής αρχιτεκτονικής του, που ξεπερνάει το GPT-4 Turbo σε σχετικά σημεία αναφοράς. Ωστόσο, το GPT-4 Turbo παραμένει ανώτερο για ευρύτερες εργασίες γενικής επεξεργασίας γλωσσών. Η επιλογή μεταξύ αυτών των μοντέλων θα πρέπει να καθοδηγείται από τις συγκεκριμένες ανάγκες της κωδικοποίησης της εργασίας σε σχέση με την κατανόηση της γενικής γλώσσας.Αναφορές:
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseeek-ai_deepseek-coder-v2-intruct/
[2] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[3] https://blog.promptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-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/deepseeek-ai/deepseek-coder-v2-intruct
[8] https://www.reddit.com/r/singularity/comments/1dhz7ck/deepseekcoderv2_first_open_source_model_beats/