Deepseek Coder V2 และ GPT-4 Turbo เป็นทั้งรุ่น AI ขั้นสูง แต่พวกเขาแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญในการออกแบบความสามารถและตัวชี้วัดประสิทธิภาพ นี่คือความแตกต่างที่สำคัญ:
ประสิทธิภาพในงานการเข้ารหัส
Deepseek Coder V2 ได้รับการออกแบบมาอย่างชัดเจนสำหรับการเข้ารหัสงานและได้แสดงประสิทธิภาพที่เหนือกว่าในมาตรฐานต่างๆที่เหมาะสำหรับการสร้างรหัสและการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ มันมีประสิทธิภาพเหนือกว่า GPT-4 Turbo ในเกณฑ์มาตรฐานการเข้ารหัสเฉพาะเช่น MBPP+, Humaneval และ Aider, ได้คะแนน 76.2, 90.2, และ 73.7 ตามลำดับซึ่งวางไว้ข้างหน้าของ GPT-4 Turbo และคู่แข่งอื่น ๆ [1] [4]ในทางตรงกันข้ามในขณะที่ GPT-4 Turbo เก่งในงานภาษาทั่วไปประสิทธิภาพการทำงานในงานการเข้ารหัสพิเศษนั้นไม่แข็งแกร่งเท่ากับ Deepseek Coder V2 [1] [4]
ข้อมูลการฝึกอบรมและสถาปัตยกรรม
Deepseek Coder V2 ถูกสร้างขึ้นบนสถาปัตยกรรมส่วนผสมของ Experts (MOE) ได้รับการฝึกฝนในชุดข้อมูลที่กว้างขวางของโทเค็น 6 ล้านล้านโทเค็น การฝึกอบรมนี้ช่วยให้สามารถรองรับภาษาการเขียนโปรแกรม 338 ที่น่าประทับใจและตัวอย่างรหัสกระบวนการที่มีความยาวบริบทสูงถึง 128K โทเค็น [1] [2]GPT-4 Turbo ยังรองรับความยาวบริบทของโทเค็น 128K แต่ไม่ใช่โอเพ่นซอร์สและอาศัยสถาปัตยกรรมแบบดั้งเดิมมากขึ้นโดยไม่มีประสิทธิภาพ MOE ที่ Deepseek ใช้ [6]
ความเร็วและประสิทธิภาพ
Deepseek Coder V2 มีความสามารถในการประมวลผลอย่างรวดเร็วเนื่องจากสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพซึ่งเปิดใช้งานเพียงเศษเสี้ยวของพารามิเตอร์ได้ตลอดเวลา การออกแบบนี้ช่วยให้สามารถจัดการกับรหัสฐานขนาดใหญ่ได้อย่างมีประสิทธิภาพ [1] ในทางตรงกันข้าม GPT-4 Turbo สร้างโทเค็นประมาณ 31.8 ต่อวินาที แต่ไม่ได้ให้ประสิทธิภาพในระดับเดียวกันในการประมวลผลงานการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อนเช่น Deepseek Coder V2 [6]ความเข้าใจภาษาทั่วไป
ในขณะที่ Deepseek Coder V2 เก่งในงานเฉพาะการเข้ารหัส แต่ก็ยังคงมีประสิทธิภาพที่สมเหตุสมผลในการทำความเข้าใจภาษาทั่วไปคะแนน 79.2 ตามมาตรฐาน MMLU อย่างไรก็ตาม GPT-4 Turbo ยังคงเป็นผู้นำในพื้นที่นี้ด้วยคะแนนที่สูงขึ้นในมาตรฐานภาษาทั่วไปต่างๆ [4]บทสรุป
โดยสรุป Deepseek Coder V2 มีความแข็งแกร่งเป็นพิเศษในการเข้ารหัสงานเนื่องจากการฝึกอบรมพิเศษและสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพสูงกว่า GPT-4 Turbo ในเกณฑ์มาตรฐานที่เกี่ยวข้อง อย่างไรก็ตาม GPT-4 Turbo ยังคงเหนือกว่าสำหรับงานการประมวลผลภาษาทั่วไปที่กว้างขึ้น ตัวเลือกระหว่างโมเดลเหล่านี้ควรได้รับการชี้นำจากความต้องการเฉพาะของงานในการเข้ารหัสด้วยมือกับการทำความเข้าใจภาษาทั่วไปการอ้างอิง:
[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://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/