A DeepSeek Coder V2 és a GPT-4 Turbo egyaránt fejlett AI modellek, ám ezek jelentősen különböznek a tervezésükben, képességeikben és a teljesítménymutatókban. Itt vannak a legfontosabb különbségek:
Teljesítmény a kódolási feladatokban
A DeepSeek Coder V2 -t kifejezetten a kódolási feladatokhoz tervezték, és kiváló teljesítményt mutattak a kódgeneráláshoz és a matematikai érveléshez szabott különféle referenciaértékekben. Ez felülmúlja a GPT-4 Turbo-t olyan specifikus kódolási referenciaértékekben, mint az MBPP+, a HumaneVal és a Aider, 76,2, 90,2 és 73,7 pontszámot elérve, amely a GPT-4 turbó és más versenytársak előtt áll, és más versenytársak előtt áll. [1] [4].Ezzel szemben, míg a GPT-4 turbó kitűnő az általános nyelvi feladatokban, a speciális kódolási feladatokban végzett teljesítménye nem olyan robusztus, mint a DeepSeek Coder V2 [1] [4].
Képzési adatok és építészet
A DeepSeek Coder V2 egy szakemberek (MOE) architektúrára épül, amelyet egy kiterjedt 6 trillió token adatkészletre képeznek. Ez a képzés lehetővé teszi egy lenyűgöző 338 programozási nyelv és a folyamatkód -kivonat támogatását, amelynek kontextus hossza akár 128 ezer token is lehet [1] [2].A GPT-4 Turbo a 128K token kontextushosszát is támogatja, de nem nyílt forráskódú, és egy hagyományosabb építészetre támaszkodik, anélkül, hogy a Moe hatékonysága alkalmazza [6].
sebesség és hatékonyság
A DeepSeek Coder V2 gyors feldolgozási képességekkel büszkélkedhet hatékony architektúrájának köszönhetően, amely bármikor csak egy töredékét aktiválja. Ez a kialakítás lehetővé teszi a nagy kódbázisok hatékony kezelését [1]. Ezzel szemben a GPT-4 turbó másodpercenként körülbelül 31,8 tokent generál, de nem biztosítja a hatékonyság szintjét a komplex programozási feladatok feldolgozásában, mint a DeepSeek Coder V2 [6].Általános nyelvi megértés
Míg a DeepSeek Coder V2 kiemelkedik a kódolás-specifikus feladatokban, és ésszerű teljesítményt nyújt az általános nyelv megértésében, és 79,2-et szerez az MMLU referenciaértékén. A GPT-4 turbó azonban továbbra is vezet ezen a területen, magasabb pontszámokkal a különféle általános nyelvi referenciaértékek között [4].Következtetés
Összefoglalva: a DeepSeek Coder V2 különösen erős a kódolási feladatokban, speciális képzésének és hatékony építészetének köszönhetően, felülmúlja a GPT-4 turbót a releváns referenciaértékekben. A GPT-4 turbó azonban továbbra is jobb a szélesebb körű általános nyelvfeldolgozási feladatoknál. Az ezen modellek közötti választást a kódolás és az általános nyelvi megértés és az általános nyelv megértése szempontjából a feladat sajátos igényeinek kell irányítani.Idézetek:
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-v2-instruct/
[2] https://arxiv.org/html/2406.11931v1
[3] https://blog.prompptlayer.com/deepseek-v2-vs-coder-v2-a-comparative-analysis/
[4] https://venturebeat.com/ai/chinas-deepseek-coder-becomes-first-open-ource-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/