DeepSeek Coder V2 và GPT-4 Turbo đều là các mô hình AI nâng cao, nhưng chúng khác nhau đáng kể về thiết kế, khả năng và số liệu hiệu suất của chúng. Đây là những khác biệt chính:
Hiệu suất trong các tác vụ mã hóa
DeepSeek Coder V2 đã được thiết kế rõ ràng cho các tác vụ mã hóa và đã cho thấy hiệu suất vượt trội trong các điểm chuẩn khác nhau phù hợp để tạo mã và lý luận toán học. Nó vượt trội so với GPT-4 Turbo trong các điểm chuẩn mã hóa cụ thể như MBPP+, Humaneval và Aider, đạt được điểm số lần lượt là 76.2, 90.2 và 73.7, định vị nó trước GPT-4 Turbo và các đối thủ khác như Claude 3 [1] [4].Ngược lại, trong khi GPT-4 turbo vượt trội trong các nhiệm vụ ngôn ngữ chung, hiệu suất của nó trong các nhiệm vụ mã hóa chuyên dụng không mạnh mẽ như của DeepSeek Coder v2 [1] [4].
Dữ liệu và kiến trúc đào tạo
DeepSeek Coder V2 được xây dựng trên kiến trúc hỗn hợp (MOE), được đào tạo trên một bộ dữ liệu rộng rãi gồm 6 nghìn tỷ mã thông báo. Việc đào tạo này cho phép nó hỗ trợ một ngôn ngữ lập trình 338 ấn tượng và các đoạn mã xử lý với độ dài ngữ cảnh lên tới 128k mã thông báo [1] [2].GPT-4 Turbo cũng hỗ trợ chiều dài bối cảnh là 128K mã thông báo nhưng không phải là nguồn mở và dựa vào một kiến trúc truyền thống hơn mà không có hiệu quả MOE mà Deepseek sử dụng [6].
Tốc độ và hiệu quả
DeepSeek Coder V2 tự hào có khả năng xử lý nhanh do kiến trúc hiệu quả của nó, chỉ kích hoạt một phần nhỏ các tham số của nó bất cứ lúc nào. Thiết kế này cho phép nó xử lý các cơ sở mã lớn một cách hiệu quả [1]. Ngược lại, GPT-4 Turbo tạo ra khoảng 31,8 mã thông báo mỗi giây nhưng không cung cấp cùng mức hiệu quả trong việc xử lý các nhiệm vụ lập trình phức tạp như DeepSeek Coder V2 [6].Hiểu ngôn ngữ chung
Trong khi DeepSeek Coder V2 vượt trội trong các nhiệm vụ cụ thể về mã hóa, nhưng nó cũng duy trì hiệu suất hợp lý trong sự hiểu biết ngôn ngữ chung, đạt điểm 79,2 trên điểm chuẩn MMLU. Tuy nhiên, GPT-4 Turbo vẫn dẫn đầu trong lĩnh vực này với điểm số cao hơn trên các điểm chuẩn ngôn ngữ chung khác nhau [4].Phần kết luận
Tóm lại, DeepSeek Coder V2 đặc biệt mạnh mẽ trong các nhiệm vụ mã hóa do đào tạo chuyên môn và kiến trúc hiệu quả, vượt trội so với GPT-4 Turbo trong các điểm chuẩn có liên quan. Tuy nhiên, GPT-4 Turbo vẫn vượt trội so với các nhiệm vụ xử lý ngôn ngữ chung rộng hơn. Sự lựa chọn giữa các mô hình này nên được hướng dẫn bởi các nhu cầu cụ thể của nhiệm vụ tại Handâ mã hóa so với sự hiểu biết ngôn ngữ chung.Trích dẫn:
.
[2] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
.
[4] https://vives
[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