Deepseek Coder V2 și GPT-4 Turbo sunt ambele modele AI avansate, dar diferă semnificativ în ceea ce privește proiectarea, capacitățile și valorile lor de performanță. Iată diferențele cheie:
Performanță în sarcinile de codificare
Deepseek Coder V2 a fost conceput în mod explicit pentru sarcini de codificare și a arătat performanțe superioare în diferite repere adaptate pentru generarea de coduri și raționamentul matematic. It outperforms GPT-4 Turbo in specific coding benchmarks such as MBPP+, HumanEval, and Aider, achieving scores of 76.2, 90.2, and 73.7 respectively, which positions it ahead of GPT-4 Turbo and other competitors like Claude 3 Opus and Gemini 1.5 Pro [1] [4].În schimb, în timp ce GPT-4 Turbo excelează în sarcinile generale ale limbajului, performanța sa în sarcinile de codificare specializate nu este la fel de robustă ca cea a Deepseek Coder V2 [1] [4].
Date de instruire și arhitectură
Deepseek Coder V2 este construit pe o arhitectură de amestec de experți (MOE), instruită pe un set de date extins de 6 trilioane de jetoane. Această instruire îi permite să susțină un impresionant 338 de limbaje de programare și fragmente de cod de proces cu o lungime de context de până la 128k jetoane [1] [2].GPT-4 Turbo acceptă, de asemenea, o lungime de context de 128K jetoane, dar nu este open-source și se bazează pe o arhitectură mai tradițională, fără eficiența MOE pe care Deepseek o folosește [6].
Viteza și eficiența
Deepseek Coder V2 are capacități de procesare rapidă datorită arhitecturii sale eficiente, care activează în orice moment doar o fracțiune din parametrii săi. Acest design îi permite să gestioneze eficient bazele mari de coduri [1]. În schimb, GPT-4 Turbo generează aproximativ 31,8 jetoane pe secundă, dar nu oferă același nivel de eficiență în procesarea sarcinilor complexe de programare ca și Deepseek Coder V2 [6].Înțelegerea generală a limbii
În timp ce Deepseek Coder V2 excelează în sarcinile specifice codificării, menține, de asemenea, o performanță rezonabilă în înțelegerea generală a limbajului, marcând 79.2 pe referința MMLU. Cu toate acestea, GPT-4 Turbo duce în continuare în această zonă cu scoruri mai mari pe diverse puncte de referință în limbaj general [4].Concluzie
În rezumat, Deepseek Coder V2 este deosebit de puternic în sarcinile de codificare datorită pregătirii sale specializate și arhitecturii eficiente, depășind GPT-4 Turbo în valori de referință relevante. Cu toate acestea, GPT-4 Turbo rămâne superior pentru sarcini mai largi de procesare a limbajului. Alegerea dintre aceste modele ar trebui să fie ghidată de nevoile specifice ale sarcinii la codificarea mâinii versus înțelegerea generală a limbii.Citări:
[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-comparating-analysis/
]
[5] https://openreview.net/forum?id=5vmtfjuakn
[6] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4-trabo/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/