DeepSeek Coder V2 та GPT-4 Turbo-це вдосконалені моделі AI, але вони суттєво відрізняються за своєю конструкцією, можливостями та показниками продуктивності. Ось ключові відмінності:
Продуктивність у завданнях кодування
Deepseek Coder V2 був чітко розроблений для кодування завдань і показав чудову продуктивність у різних орієнтирах, пристосованих для генерації коду та математичних міркувань. Це перевершує GPT-4 Turbo у конкретних кодувальних орієнтирах, таких як MBPP+, Humaneval та Post, досягнення балів 76,2, 90,2 та 73,7 відповідно, що позиціонує його попереду GPT-4 Turbo та інших конкурентів, таких як Claude 3 Opus та Gemini 1.5 Pro [1] [4].На відміну від цього, хоча GPT-4 Turbo переважає в загальних мовних завданнях, його виконання в спеціалізованих завданнях кодування не є настільки надійною, як у DeepSeek Coder V2 [1] [4].
Дані та архітектура навчання
Deepseek Coder V2 побудований на архітектурі суміші експертів (МО), навчається на широкому наборі даних з 6 трлн жетонів. Це навчання дозволяє йому підтримувати вражаючі 338 мови програмування та фрагменти коду обробки з тривалою контексту до 128 тис. Жетонів [1] [2].GPT-4 Turbo також підтримує тривалість контексту 128 тис. Жетонів, але не є відкритим кодом і покладається на більш традиційну архітектуру без ефективності МО, яку використовує DeepSeek [6].
Швидкість та ефективність
DeepSeek Coder V2 може похвалитися можливостями швидкої обробки завдяки своїй ефективній архітектурі, яка в будь -який час активує лише частку своїх параметрів. Ця конструкція дозволяє їй ефективно обробляти великі кодові бази [1]. На відміну від цього, GPT-4 Turbo генерує приблизно 31,8 жетонів в секунду, але не забезпечує однакового рівня ефективності в обробці складних завдань програмування, як Coder V2 DeepSeek V2 [6].Загальне розуміння мови
У той час як DeepSeek Coder V2 переважає у завданнях, що стосуються кодування, він також підтримує розумну ефективність у загальному розумінні мови, забивши 79.2 на орієнтирі MMLU. Однак Turbo GPT-4 все ще веде в цій галузі з більш високими показниками в різних орієнтирах загальної мови [4].Висновок
Підсумовуючи, Deepseek Coder V2 особливо сильний у завданнях кодування завдяки спеціалізованій підготовці та ефективній архітектурі, перевершуючи турбо GPT-4 у відповідних орієнтирах. Однак Turbo GPT-4 залишається кращим для більш широких завдань щодо обробки мови. Вибір між цими моделями повинен керуватися конкретними потребами завдання під рукою кодування проти загального розуміння мови.Цитати:
[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-comarative-analysis/
[4] https://venturebeat.com/ai/chinas-deepseek-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/