DeepSeek Coder, 특히 V2 버전은 실시간 최적화 시나리오와 관련하여 몇 가지 제한 사항이 있습니다. 이러한 한계를 이해하는 것은이 AI 도구를 효과적으로 활용하려는 개발자와 조직에 중요합니다.
실시간 최적화에서 DeepSeek 코더의 주요 제한 **
1. 제한 도메인 지식 **
DeepSeek Coder는 프로그래밍 이외의 전문 영역에서 제한된 지식을 보여줍니다. 이 제한은 특정 분야의 최신 발전 또는 모범 사례를 인식하지 못할 수 있으며, 이는 최신 도메인 지식이 필요한 실시간 최적화 작업의 효과를 방해 할 수 있습니다 [1] [2].2. 교육 데이터에 대한 의존 **
모델의 성능은 교육 데이터의 품질과 폭에 크게 의존합니다. 교육 데이터 세트에 편향 또는 부정확성이 포함 된 경우, 이러한 결함은 모델의 출력으로 전파 될 수 있으며, 실시간 시나리오에서 차선 적 또는 오해의 소지가있는 코드 제안으로 이어질 수 있습니다 [1] [2].3. 상식과 인간의 판단의 부족 **
DeepSeek Coder는 상식이나 실제 경험을 적용 할 수있는 능력이 부족합니다. 이 결함은 구문 적으로 정확하지만 실제 응용 프로그램에 실용적이거나 효율적이지 않을 수있는 코드를 초래할 수 있습니다. 이러한 출력은 실제적 영향이 중요한 최적화 컨텍스트에서 특히 문제가 될 수있다 [1] [2].4. 하드웨어 리소스 요구 사항 **
DeepSeek Coder를 실행하려면 특히 GPU 가속도를 활용할 때 중요한 하드웨어 리소스가 필요합니다. 이 요구 사항은 저가형 하드웨어 설정을 가진 사용자의 접근성을 제한하여 실시간 최적화의 속도와 효율성에 잠재적으로 영향을 줄 수 있습니다 [2] [4].5. 양자화와 품질 손실 **
성능을 향상시키기 위해 특정 양자화 방법을 사용하면 사용자는 출력 품질의 저하를 경험할 수 있습니다. 이러한 품질 손실은 중요한 최적화 작업 중에 정밀도가 가장 중요합니다 [2] [4].6. 제한된 맥락 이해 **
복잡한 프로그래밍 쿼리를 처리 할 수는 있지만 DeepSeek Coder는 컨텍스트 의존적 또는 추상 개념으로 어려움을 겪을 수 있습니다. 이 제한은 효과적인 최적화에 미묘한 이해가 필요할 때 부적절한 반응을 초래할 수 있습니다 [2] [4].7. 느린 추론 속도 **
어떤 경우에는 DeepSeek 코더가 GPT-4와 같은 다른 모델, 특히 다중 회전 상호 작용 또는 복잡한 쿼리를 처리 할 때 느리게보고되었습니다. 이 느리게 추론 속도는 빠른 의사 결정이 필수적인 빠르게 진행되는 환경에서 유용성을 방해 할 수 있습니다 [7] [8].요약하면, DeepSeek Coder는 코딩 및 수학적 추론을위한 고급 기능을 제공하지만 도메인 지식, 데이터 의존성, 리소스 요구 사항 및 추론 속도의 한계는 실시간 최적화 시나리오에서 효과적인 응용을 위해 신중한 고려가 필요합니다.
인용 :
[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-revolutizing-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-hour-coding-journey-full-stack-develoyer-upgwc
[8] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-coder-v2