DeepSeek Coder, zejména jeho verze V2, má několik omezení, pokud jde o scénáře optimalizace v reálném čase. Pochopení těchto omezení je zásadní pro vývojáře a organizace, které mají v úmyslu tento nástroj AI efektivně využít.
Klíčová omezení kodéra DeepSeek při optimalizaci v reálném čase **
1.. Znalosti o omezených doménách **
Deepseek Coder vykazuje omezené znalosti ve specializovaných doménách mimo programování. Toto omezení znamená, že si nemusí být vědoma nejnovějších pokroků nebo osvědčených postupů v konkrétních oborech, které mohou bránit jeho účinnosti v optimalizačních úkolech v reálném čase, které vyžadují aktuální znalosti domény [1] [2].2. závislost na datech školení **
Výkon modelu je silně závislý na kvalitě a šířce jeho tréninkových dat. Pokud tréninkový datový soubor obsahuje zkreslení nebo nepřesnosti, tyto nedostatky se mohou šířit do výstupů modelu, což vede k suboptimálním nebo zavádějícím návrhům kódu ve scénářích v reálném čase [1] [2].3. Nedostatek zdravého rozumu a lidského úsudku **
Deepseek Coder postrádá schopnost aplikovat zdravý rozum nebo zážitek z reálného světa. Tento nedostatek může mít za následek kód, který, i když syntakticky korektní, nemusí být pro aplikace v reálném světě praktický nebo efektivní. Takové výstupy mohou být zvláště problematické v optimalizačních kontextech, kde jsou zásadní praktické důsledky [1] [2].4. Požadavky na hardwarové zdroje **
Spuštění kodéru DeepSeek vyžaduje významné hardwarové zdroje, zejména při využití zrychlení GPU. Tento požadavek může omezit dostupnost pro uživatele s nastavením hardwaru s nižším koncem, což potenciálně ovlivňuje rychlost a efektivitu optimalizací v reálném čase [2] [4].5. Ztráta kvality s kvantizací **
Při použití určitých metod kvantizace ke zvýšení výkonu mohou uživatelé zažít degradaci kvality výstupu. Tato ztráta kvality může vést k méně přesným reakcím během kritických optimalizačních úkolů, kde je přesnost prvořadé [2] [4].6. Omezené porozumění kontextu **
Ačkoli je schopný manipulovat s komplexními programovacími dotazy, Deepseek Coder může bojovat s kontextově závislými nebo abstraktními koncepty. Toto omezení může mít za následek nedostatečné reakce, pokud je pro účinnou optimalizaci nucené porozumění [2] [4].7. pomalejší inferenční rychlost **
V některých případech bylo hlášeno, že Deepseek Coder je pomalejší než jiné modely, jako je GPT-4, zejména při interakcích s více obratů nebo při řešení složitých dotazů. Tato pomalejší inferenční rychlost může bránit jeho užitečnosti v rychle se rozvíjejícím prostředí, kde je nezbytné rychlé rozhodování [7] [8].Stručně řečeno, zatímco DeepSeek Coder nabízí pokročilé schopnosti pro kódování a matematické uvažování, jeho omezení ve znalostech domény, závislosti na datech, požadavcích na zdroje a rychlost inference vyžadují pečlivé zvážení pro efektivní aplikaci ve scénářích optimalizace v reálném čase.
Citace:
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-v2-instruct/
[2] https://dataloop.ai/library/model/thebloke_deepseek-coder-13b-instruct-gguf/
[3] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1dhx449/deepseekCoderv2_breaking_The_Barrier_of/
[4] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revolution-code-automation in-latenode
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/blob/main/license-model
[6] https://apidog.com/blog/deepseek-prompts-coding/
[7] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-v3-review-50-hor-coding-journey-full-stack-developergwwc
[8] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-coder-v2