DeepSeek Codeer V2 un GPT-4 turbo ir uzlaboti AI modeļi, taču tie ievērojami atšķiras pēc to dizaina, iespējām un veiktspējas metrikām. Šeit ir galvenās atšķirības:
Veiktspēja kodēšanas uzdevumos
DeepSeek Codeer V2 ir skaidri izstrādāts kodēšanas uzdevumiem un parādījis izcilu sniegumu dažādos etalonos, kas pielāgoti kodu ģenerēšanai un matemātiskai spriešanai. Tas pārspēj GPT-4 turbo īpašos kodēšanas etalonos, piemēram, MBPP+, Humaneval un Asider, attiecīgi sasniedzot rezultātus 76,2, 90,2 un 73,7 [1] [4].Turpretī, kamēr GPT-4 turbo izceļas ar vispārējo valodu uzdevumiem, tā veiktspēja specializētā kodēšanas uzdevumos nav tik spēcīga kā DeepSeek Codeer V2 [1] [4].
apmācības dati un arhitektūra
DeepSeek Codeer V2 ir veidots uz Experts maisījuma (MOE) arhitektūras, kas apmācīts plašā 6 triljonu žetonu datu kopā. Šī apmācība ļauj tai atbalstīt iespaidīgus 338 programmēšanas valodas un procesa koda fragmentus ar konteksta garumu līdz 128k žetoniem [1] [2].GPT-4 Turbo arī atbalsta konteksta garumu 128k žetonos, bet nav atvērtā koda un paļaujas uz tradicionālāku arhitektūru bez Moe efektivitātes, ko izmanto DeepSeek [6].
Ātrums un efektivitāte
DeepSeek Codeer V2 var lepoties ar ātrām apstrādes iespējām, pateicoties tās efektīvajai arhitektūrai, kas jebkurā laikā aktivizē tikai daļu no tās parametriem. Šis dizains ļauj tam efektīvi apstrādāt lielas kodu bāzes [1]. Turpretī GPT-4 turbo ģenerē aptuveni 31,8 žetonus sekundē, bet nesniedz tādu pašu efektivitātes līmeni sarežģītu programmēšanas uzdevumu apstrādē kā DeepSeek Codeer V2 [6].vispārējā valodas izpratne
Kaut arī DeepSeek Codeer V2 izceļas ar kodēšanai specifiskus uzdevumus, tas arī uztur saprātīgu sniegumu vispārējās valodas izpratnē, MMLU etalonā vērtējot 79,2. Tomēr GPT-4 turbo joprojām ved šajā apgabalā ar augstākiem rādītājiem dažādos vispārējās valodas etalonos [4].Secinājums
Rezumējot, DeepSeek Codeer V2 ir īpaši spēcīgs kodēšanas uzdevumos, pateicoties specializētajai apmācībai un efektīvai arhitektūrai, pārspējot GPT-4 turbo attiecīgajos etalonos. Tomēr GPT-4 turbo joprojām ir pārāks par plašākiem vispārējās valodas apstrādes uzdevumiem. Izvēle starp šiem modeļiem jāvadās pēc konkrētā uzdevuma īpašajām vajadzībām, salīdzinot ar vispārējo valodu izpratni.Atsauces:
[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/
.
[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/