„Deepseek Coder V2“ ir „GPT-4 Turbo“ yra pažengusiųjų AI modeliai, tačiau jie labai skiriasi savo dizaino, galimybių ir našumo metrika. Čia yra pagrindiniai skirtumai:
Našumas atliekant kodavimo užduotis
„Deepseek Coder V2“ buvo aiškiai sukurtas kodavimo užduotims ir parodė puikų našumą įvairiuose etalonuose, pritaikytuose kodų generavimui ir matematiniams pagrindams. Tai pralenkia GPT-4 turbo konkrečiuose kodavimo etalonuose, tokiuose kaip MBPP+, „Humaneval“ ir „Aider“, pasiekdamas atitinkamai 76,2, 90,2 ir 73,7 balus, kurie jį nukreipia prieš „GPT-4 Turbo“ ir kitus konkurentus, tokius kaip „Claude 3 Opus“ ir „Gemini 1,5 Pro“. [1] [4].Priešingai, nors „GPT-4 Turbo“ puikiai moka bendrąsias kalbos užduotis, jo atlikimas specializuotose kodavimo užduotyse nėra toks tvirtas kaip „Deepseek Coder V2“ [1] [4].
mokymo duomenys ir architektūra
„Deepseek Coder V2“ yra pastatytas ant ekspertų mišinio (MOE) architektūros, apmokytos 6 trilijonų žetonų duomenų rinkinio. Šis mokymas leidžia palaikyti įspūdingas 338 programavimo kalbas ir apdoroti kodų fragmentus, kurių konteksto ilgis yra iki 128 k žetonų [1] [2].„GPT-4 Turbo“ taip pat palaiko 128K žetonų konteksto ilgį, tačiau nėra atviro kodo ir priklauso nuo tradiciškesnės architektūros be MOE efektyvumo, kurį naudoja „Deepseek“ [6].
greitis ir efektyvumas
„Deepseek Coder V2“ gali pasigirti greito apdorojimo galimybėmis dėl savo efektyvios architektūros, kuri bet kuriuo metu suaktyvina tik dalį jo parametrų. Šis dizainas leidžia efektyviai valdyti dideles kodų bazes [1]. Priešingai, „GPT-4 Turbo“ sukuria maždaug 31,8 žetonų per sekundę, tačiau nepateikia tokio paties efektyvumo, kaip apdorojant sudėtingas programavimo užduotis kaip „Deepseee Coder V2“ [6].Bendras kalbos supratimas
Nors „Deepseee Coder V2“ tobulėja atliekant konkrečius kodavimo užduotis, jis taip pat palaiko pagrįstą bendrojo kalbos supratimo našumą, įvertindamas 79,2 MMLU etalone. Tačiau „GPT-4 Turbo“ vis dar veda šioje srityje, o įvairių bendrųjų kalbų etalonų balai yra aukštesni [4].Išvada
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseek Coder V2“ yra ypač stiprus kodavimo užduotyse dėl savo specializuoto mokymo ir efektyvios architektūros, pralenkdamas GPT-4 turbo atitinkamuose etalonuose. Tačiau „GPT-4 Turbo“ išlieka pranašesnis už platesnes bendrosios kalbos apdorojimo užduotis. Pasirinkimas tarp šių modelių turėtų būti patenkinti pagal specifinius užduoties poreikius, susijusius su kodavimo ir bendrojo kalbos supratimu.Citatos:
[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://ventureebeat.com/ai/chinas-deepseek-coder-comes-first-open-source-coding-model-to-peat-gpt-4-Turbo/
[5] https://openreview.net/forum?id=5vmtfjuakn
[6] https://docsbot.ai/models/compare/gpt-4urbo/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/