DeepSeek CODER V2 e GPT-4 Turbo sono entrambi modelli AI avanzati, ma differiscono in modo significativo nella loro progettazione, capacità e metriche delle prestazioni. Ecco le differenze chiave:
prestazioni nelle attività di codifica
DeepSeek Coder V2 è stato esplicitamente progettato per le attività di codifica e ha mostrato prestazioni superiori in vari parametri di riferimento su misura per la generazione di codice e il ragionamento matematico. Superforme GPT-4 Turbo in benchmark di codifica specifici come MBPP+, Humanival e Aider, raggiungendo decine di 76.2, 90.2 e 73,7 rispettivamente [1] [4].Al contrario, mentre GPT-4 Turbo eccelle nelle attività linguistiche generali, le sue prestazioni in compiti di codifica specializzati non sono così robuste come quella del CODER DEEPEKEEK V2 [1] [4].
Dati di formazione e architettura
DeepSeek CODER V2 è costruito su un'architettura di miscela di esperti (MOE), addestrata su un ampio set di dati di 6 trilioni di token. Questa formazione gli consente di supportare un imponente linguaggio di programmazione 338 e frammenti di codice di processo con una lunghezza di contesto fino a 128k token [1] [2].GPT-4 Turbo supporta anche una durata del contesto di 128k token ma non è open source e si basa su un'architettura più tradizionale senza l'efficienza MOE che DeepSeek impiega [6].
velocità ed efficienza
DeepSeek CODER V2 vanta funzionalità di elaborazione rapida a causa della sua architettura efficiente, che attiva solo una frazione dei suoi parametri in qualsiasi momento. Questo design gli consente di gestire efficacemente le basi di codice grandi [1]. Al contrario, GPT-4 Turbo genera circa 31,8 token al secondo, ma non fornisce lo stesso livello di efficienza nell'elaborazione di attività di programmazione complesse come DeepSeek Coder V2 [6].comprensione del linguaggio generale
Mentre DeepSeek Coder V2 eccelle in attività specifiche della codifica, mantiene anche una performance ragionevole nella comprensione del linguaggio generale, segnando 79.2 sul punto di riferimento MMLU. Tuttavia, GPT-4 Turbo conduce ancora in quest'area con punteggi più alti su vari benchmark generali in lingua [4].Conclusione
In sintesi, DeepSeek CODER V2 è particolarmente forte nelle attività di codifica a causa della sua formazione specializzata e dell'architettura efficiente, sovraperformando GPT-4 Turbo in parametri di riferimento pertinenti. Tuttavia, GPT-4 Turbo rimane superiore per le attività di elaborazione del linguaggio generale più ampie. La scelta tra questi modelli dovrebbe essere guidata dalle esigenze specifiche del compito a portata di mano rispetto alla comprensione del linguaggio generale.Citazioni:
[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-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-tuurbo/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/