Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon DeepSeek Coder V2와 GPT4-Turbo의 성능의 주요 차이점은 무엇입니까?


DeepSeek Coder V2와 GPT4-Turbo의 성능의 주요 차이점은 무엇입니까?


DeepSeek Coder V2 및 GPT-4 터보는 모두 고급 AI 모델이지만 설계, 기능 및 성능 지표에서 크게 다릅니다. 주요 차이점은 다음과 같습니다.

코딩 작업의 성능

DeepSeek Coder V2는 코딩 작업을 위해 명시 적으로 설계되었으며 코드 생성 및 수학적 추론에 맞게 조정 된 다양한 벤치 마크에서 우수한 성능을 보여주었습니다. 그것은 MBPP+, Humaneval 및 Aider와 같은 특정 코딩 벤치 마크에서 GPT-4 터보를 능가하여 각각 76.2, 90.2 및 73.7의 점수를 달성하여 GPT-4 터보 및 Claude 3 Opus 및 Gemini 1.5 Pro와 같은 다른 경쟁 업체보다 앞서 있습니다. [1] [4].

대조적으로, GPT-4 터보는 일반적인 언어 작업에서 탁월하지만, 특수 코딩 작업의 성능은 DeepSeek Coder v2 [1] [4]의 성능만큼 강력하지 않습니다.

교육 데이터 및 아키텍처

DeepSeek Coder V2는 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처를 기반으로 6 조 6 조 개의 토큰으로 훈련되었습니다. 이 교육을 통해 최대 128k 토큰의 컨텍스트 길이를 가진 인상적인 338 개의 프로그래밍 언어 및 프로세스 코드 스 니펫을 지원할 수 있습니다 [1] [2].

GPT-4 터보는 또한 128K 토큰의 컨텍스트 길이를 지원하지만 오픈 소스는 아니며 DeepSeek가 사용하는 MOE 효율이없는보다 전통적인 아키텍처에 의존합니다 [6].

속도와 효율성

DeepSeek Coder V2는 효율적인 아키텍처로 인해 빠른 처리 기능을 자랑하며, 이는 언제든지 매개 변수의 일부만 활성화합니다. 이 설계를 통해 큰 코드베이스를 효과적으로 처리 할 수 ​​있습니다 [1]. 대조적으로, GPT-4 터보는 초당 대략 31.8 개의 토큰을 생성하지만 복잡한 프로그래밍 작업을 DeepSeek Coder V2와 동일한 수준의 효율성을 제공하지 않습니다 [6].

일반 언어 이해

DeepSeek Coder v2는 코딩 별 작업에 탁월하지만 MMLU 벤치 마크에서 79.2 점을 얻은 일반 언어 이해에서 합리적인 성능을 유지합니다. 그러나 GPT-4 터보는 여전히이 분야에서 다양한 일반 언어 벤치 마크에서 더 높은 점수를 받고 있습니다 [4].

결론

요약하면, DeepSeek Coder V2는 특수 교육 및 효율적인 아키텍처로 인해 코딩 작업에 특히 강력합니다. 관련 벤치 마크에서 GPT-4 터보를 능가합니다. 그러나 GPT-4 터보는 광범위한 일반 언어 처리 작업에서 우수합니다. 이러한 모델들 사이의 선택은 손에있는 작업의 특정 요구에 따라 안내되어야합니다.

인용 :
[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-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/