Deepseek Coder V2 i GPT-4 Turbo to zaawansowane modele AI, ale różnią się znacznie pod względem projektowania, możliwości i wskaźników wydajności. Oto kluczowe różnice:
wydajność w zadaniach kodowania
Deepseek Coder V2 został wyraźnie zaprojektowany do kodowania zadań i wykazał doskonałą wydajność w różnych testach porównawczych dostosowanych do generowania kodu i rozumowania matematycznego. Wyprzedza turbo GPT-4 w określonych testach testowych kodowania, takich jak MBPP+, Humaneval i Aider, osiągając wyniki odpowiednio 76,2, 90,2 i 73,7, które pozycjonują go przed Turbo GPT-4 i innymi konkurencjami, takimi jak Claude 3 Opus i Gemini 1.5 Pro. [1] [4].W przeciwieństwie do tego, podczas gdy Turbo GPT-4 wyróżnia się w ogólnych zadaniach językowych, jego wydajność w specjalistycznych zadaniach kodowania nie jest tak solidna jak działanie Deepseek Coder V2 [1] [4].
Szkolenie danych i architektura
Deepseek Coder V2 jest zbudowany na architekturze mieszanki ekspertów (MOE), przeszkolonej na obszernym zestawie danych 6 tokenów. Szkolenie to pozwala obsługiwać imponujące języki programowania 338 i fragmenty kodu przetwarzania o długości kontekstu do 128 tokenów [1] [2].Turbo GPT-4 obsługuje również długość kontekstu 128 000 tokenów, ale nie jest open source i opiera się na bardziej tradycyjnej architekturze bez wydajności MOE, którą stosuje Deepseek [6].
prędkość i wydajność
Deepseek Coder V2 oferuje szybkie możliwości przetwarzania ze względu na jego wydajną architekturę, która aktywuje tylko ułamek swoich parametrów w dowolnym momencie. Ta konstrukcja pozwala skutecznie obsługiwać duże bazy kodów [1]. W przeciwieństwie do tego, Turbo GPT-4 generuje około 31,8 tokenów na sekundę, ale nie zapewnia takiego samego poziomu wydajności w złożonych zadaniach programowania, jak Deepseek Coder V2 [6].ogólne zrozumienie języka
Podczas gdy Deepseek Coder V2 wyróżnia się zadaniami specyficznymi dla kodowania, utrzymuje również rozsądną wydajność w ogólnym zrozumieniu języka, zdobywając 79,2 w punkcie odniesienia MMLU. Jednak Turbo GPT-4 nadal prowadzi w tym obszarze z wyższymi wynikami w różnych ogólnych testach testowych języka [4].Wniosek
Podsumowując, Deepseek Coder V2 jest szczególnie silny w zadaniach kodowania ze względu na specjalistyczną szkolenie i wydajną architekturę, przewyższając Turbo GPT-4 w odpowiednich testach porównawczych. Jednak Turbo GPT-4 pozostaje lepszy dla szerszych zadań przetwarzania języka ogólnego. Wybór między tymi modelami powinien być kierowany konkretnymi potrzebami zadania w kodowaniu w porównaniu do ogólnego zrozumienia języka.Cytaty:
[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-koder-becomes-first-open-source-coding-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/