Deepseek Coder V2 in GPT-4 Turbo sta napredni modeli AI, vendar se v svojih merilih, zmožnostih in meritvah zmogljivosti bistveno razlikujejo. Tu so ključne razlike:
Učinkovitost pri kodiranju nalog
Deepseek Coder V2 je bil izrecno zasnovan za kodiranje nalog in je pokazal vrhunske zmogljivosti v različnih merilih, prilagojenih za ustvarjanje kode in matematično sklepanje. Preseganje GPT-4 Turbo v specifičnih kodirnih merilih, kot so MBPP+, Humanoval in Aider, dosega rezultate 76,2, 90,2 in 73,7, kar ga postavlja pred GPT-4 Turbo in drugim tekmovalcem, kot sta Claude 3 Opus in Gemini 1.5 Pro [1] [4].V nasprotju s tem, medtem ko GPT-4 Turbo odlikuje pri splošnih jezikovnih nalogah, njegova uspešnost v specializiranih nalogah kodiranja ni tako močna kot pri Deepseek Coder V2 [1] [4].
Podatki o usposabljanju in arhitektura
Deepseek Coder V2 je zgrajen na arhitekturi mešanice eksperit (MOE), ki je usposobljena na obsežnem naboru 6 bilijonov žetonov. To usposabljanje mu omogoča, da podpira impresivnih 338 programskih jezikov in odrezkov procesne kode s kontekstom do 128 tisoč žetonov [1] [2].GPT-4 Turbo podpira tudi kontekstno dolžino 128K žetonov, vendar ni odprtokodna in se zanaša na bolj tradicionalno arhitekturo brez učinkovitosti MOE, ki jo uporablja Deepseek [6].
Hitrost in učinkovitost
Deepseek Coder V2 se ponaša s hitro obdelavo zaradi učinkovite arhitekture, ki kadar koli aktivira le del njegovih parametrov. Ta zasnova mu omogoča učinkovito ravnanje z velikimi bazami kode [1]. V nasprotju s tem GPT-4 Turbo ustvari približno 31,8 žetonov na sekundo, vendar ne zagotavlja enake stopnje učinkovitosti pri obdelavi kompleksnih nalog programiranja kot Deepseek Coder V2 [6].Splošno razumevanje jezika
Medtem ko se Deepseek Coder V2 odlikuje pri nalogah, specifičnih za kodiranje, ohranja tudi razumno uspešnost v splošnem razumevanju jezika, saj je na referenčnem vrednosti MMLU dosegel 79,2. Vendar GPT-4 Turbo še vedno vodi na tem področju z višjimi rezultati v različnih splošnih jezikovnih merilih [4].Zaključek
Če povzamemo, je Deepseek Coder V2 še posebej močan pri kodiranju nalog zaradi specializiranega usposabljanja in učinkovite arhitekture, ki presega GPT-4 Turbo v ustreznih merilih. Vendar pa GPT-4 Turbo ostaja boljši za širše naloge za obdelavo splošnega jezika. Izbira med temi modeli bi morala voditi posebne potrebe naloge, ki kodira v primerjavi s splošnim jezikom.Navedbe:
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-v2-instruct/
[2] https://arxiv.org/html/2406.11931V1
[3] https://blog.promplayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-Comparative-analysis/
[4] https://venturebeat.com/ai/chinas-meepseek-coder-becomes-first-open-source-coding-model-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/