Deepseek Coder V2とGPT-4ターボはどちらも高度なAIモデルですが、設計、機能、パフォーマンスメトリックが大きく異なります。主な違いは次のとおりです。
##コーディングタスクのパフォーマンス
Deepseek Coder V2は、タスクのコーディング用に明示的に設計されており、コード生成と数学的推論に合わせて調整されたさまざまなベンチマークで優れたパフォーマンスを示しています。 MBPP+、Humanval、Aiderなどの特定のコーディングベンチマークでGPT-4ターボを上回り、それぞれ76.2、90.2、および73.7のスコアを達成し、GPT-4ターボやClaude 3 OpusやGemini 1.5 Proのような他の競合他社よりも先に配置します。 [1] [4]。
対照的に、GPT-4ターボは一般的な言語タスクに優れていますが、特殊なコーディングタスクでのパフォーマンスは、DeepSeek Coder V2 [1] [4]のパフォーマンスほど堅牢ではありません。
##トレーニングデータとアーキテクチャ
Deepseek Coder V2は、6兆個のトークンの広範なデータセットで訓練された、混合物（MOE）アーキテクチャの上に構築されています。このトレーニングにより、印象的な338プログラミング言語をサポートし、最大128Kトークンのコンテキスト長でコードスニペットを処理できます[1] [2]。
GPT-4ターボは、コンテキスト長の128Kトークンもサポートしていますが、オープンソースではなく、DeepSeekが採用するMOE効率なしでは、より伝統的なアーキテクチャに依存しています[6]。
##速度と効率
Deepseek Coder V2は、その効率的なアーキテクチャのために高速処理機能を誇っています。この設計により、大きなコードベースを効果的に処理できます[1]。対照的に、GPT-4ターボは1秒あたり約31.8トークンを生成しますが、DeepSeek Coder V2と同じレベルの複雑なプログラミングタスクを処理するのに同じレベルの効率を提供しません[6]。
##一般的な言語の理解
DeepSeek Coder V2はコーディング固有のタスクに優れていますが、MMLUベンチマークで79.2を獲得し、一般的な言語理解の合理的なパフォーマンスも維持しています。ただし、GPT-4ターボは、さまざまな一般的な言語ベンチマークでより高いスコアでこのエリアで依然としてリードしています[4]。
＃＃ 結論
要約すると、Deepseek Coder V2は、専門的なトレーニングと効率的なアーキテクチャにより、関連するベンチマークでGPT-4ターボを上回るため、コーディングタスクに特に強力です。ただし、GPT-4ターボは、より広範な一般的な言語処理タスクよりも優れたままです。これらのモデル間の選択は、手元のタスクの特定のニーズと一般的な言語の理解に導かれるべきです。
引用：
[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-source-coding-model-tobeat-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/