Deepseek Coder V2 dan GPT-4 Turbo keduanya adalah model AI canggih, tetapi mereka berbeda secara signifikan dalam desain, kemampuan, dan metrik kinerja mereka. Berikut adalah perbedaan utamanya:
Kinerja dalam tugas pengkodean
Deepseek Coder V2 telah dirancang secara eksplisit untuk tugas pengkodean dan telah menunjukkan kinerja yang unggul dalam berbagai tolok ukur yang disesuaikan untuk pembuatan kode dan penalaran matematika. Ini mengungguli GPT-4 Turbo dalam tolok ukur pengkodean spesifik seperti MBPP+, Humaneval, dan Aider, masing-masing mencapai skor 76.2, 90.2, dan 73.7, yang memposisikannya di depan GPT-4 Turbo dan pesaing lainnya seperti Claude 3 Opus dan Gemini 1.5 Pro Pro Pro Pro dan Pro Pro dan CLAUDE 3 Opus dan Gemini 1.5 Pro Pro Pro Pro dan Pro Pro dan lainnya dan Claude Opus dan Gemini 1.5 Pro Pro Pro Pro dan Pro Pro dan lainnya seperti Claude 3 Opus dan Gemini 1.5 Pro Pro Pro Pro dan Pro Pro dan lainnya dan Claude Opus 3 Gemini 1.5 Pro Pro Pro Pro dan Pro masing-masing dan CLAUDE 3 Opus 3 Gemini 1.5 Pro Pro Pro Pro dan Pro Pro dan lain [1] [4].Sebaliknya, sementara GPT-4 turbo unggul dalam tugas-tugas bahasa umum, kinerjanya dalam tugas pengkodean khusus tidak sekuat deepseek coder v2 [1] [4].
Data dan Arsitektur Pelatihan
Deepseek Coder V2 dibangun di atas arsitektur campuran-ekspert (MOE), dilatih pada dataset luas 6 triliun token. Pelatihan ini memungkinkannya untuk mendukung bahasa pemrograman 338 yang mengesankan dan cuplikan kode proses dengan panjang konteks hingga 128k token [1] [2].GPT-4 Turbo juga mendukung panjang konteks 128K token tetapi tidak open-source dan bergantung pada arsitektur yang lebih tradisional tanpa efisiensi MOE yang digunakan Deepseek [6].
Kecepatan dan efisiensi
Deepseek Coder V2 menawarkan kemampuan pemrosesan cepat karena arsitekturnya yang efisien, yang hanya mengaktifkan sebagian kecil dari parameternya kapan saja. Desain ini memungkinkannya untuk menangani basis kode besar secara efektif [1]. Sebaliknya, GPT-4 Turbo menghasilkan sekitar 31,8 token per detik tetapi tidak memberikan tingkat efisiensi yang sama dalam memproses tugas pemrograman kompleks seperti Deepseek Coder V2 [6].Pemahaman Bahasa Umum
Sementara Deepseek Coder V2 unggul dalam tugas-tugas khusus pengkodean, itu juga mempertahankan kinerja yang masuk akal dalam pemahaman bahasa umum, mencetak 79,2 pada tolok ukur MMLU. Namun, GPT-4 Turbo masih mengarah di bidang ini dengan skor yang lebih tinggi di berbagai tolok ukur bahasa umum [4].Kesimpulan
Singkatnya, Deepseek Coder V2 sangat kuat dalam tugas pengkodean karena pelatihan khusus dan arsitektur yang efisien, mengungguli GPT-4 Turbo dalam tolok ukur yang relevan. Namun, GPT-4 Turbo tetap lebih unggul untuk tugas pemrosesan bahasa umum yang lebih luas. Pilihan antara model -model ini harus dipandu oleh kebutuhan spesifik tugas di tangan pengkodean versus pemahaman bahasa umum.Kutipan:
[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-t-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/