Deepseek Coder, khususnya versi V2-nya, memiliki beberapa batasan dalam hal skenario optimasi waktu-nyata. Memahami keterbatasan ini sangat penting bagi pengembang dan organisasi yang bermaksud memanfaatkan alat AI ini secara efektif.
Keterbatasan utama dari Deepseek Coder dalam optimasi real-time **
1. Pengetahuan domain terbatas **
Deepseek Coder menunjukkan pengetahuan terbatas dalam domain khusus di luar pemrograman. Keterbatasan ini berarti mungkin tidak menyadari kemajuan terbaru atau praktik terbaik di bidang tertentu, yang dapat menghambat keefektifannya dalam tugas optimisasi waktu-nyata yang membutuhkan pengetahuan domain terkini [1] [2].2. Ketergantungan pada data pelatihan **
Kinerja model sangat bergantung pada kualitas dan luasnya data pelatihannya. Jika dataset pelatihan berisi bias atau ketidakakuratan, kelemahan ini dapat merambat ke output model, yang mengarah ke saran kode suboptimal atau menyesatkan dalam skenario waktu-nyata [1] [2].3. Kurangnya akal sehat dan penilaian manusia **
Deepseek Coder tidak memiliki kemampuan untuk menerapkan akal sehat atau pengalaman dunia nyata. Kekurangan ini dapat menghasilkan kode yang, meskipun secara sintaksis benar, mungkin tidak praktis atau efisien untuk aplikasi dunia nyata. Output semacam itu dapat sangat bermasalah dalam konteks optimasi di mana implikasi praktis sangat penting [1] [2].4. Persyaratan Sumber Daya Perangkat Keras **
Menjalankan Deepseek Coder membutuhkan sumber daya perangkat keras yang signifikan, terutama ketika memanfaatkan akselerasi GPU. Persyaratan ini dapat membatasi aksesibilitas bagi pengguna dengan pengaturan perangkat keras kelas bawah, berpotensi memengaruhi kecepatan dan efisiensi optimisasi waktu-nyata [2] [4].5. Kehilangan kualitas dengan kuantisasi **
Saat menggunakan metode kuantisasi tertentu untuk meningkatkan kinerja, pengguna dapat mengalami degradasi dalam kualitas output. Kehilangan kualitas ini dapat menyebabkan respons yang kurang akurat selama tugas optimasi kritis, di mana presisi adalah yang terpenting [2] [4].6. Pemahaman konteks terbatas **
Meskipun mampu menangani kueri pemrograman yang kompleks, Deepseek Coder mungkin berjuang dengan konsep yang bergantung pada konteks atau abstrak. Keterbatasan ini dapat menghasilkan respons yang tidak memadai ketika pemahaman yang bernuansa diperlukan untuk optimasi yang efektif [2] [4].7. Kecepatan inferensi yang lebih lambat **
Dalam beberapa kasus, Deepseek Coder telah dilaporkan lebih lambat daripada model lain seperti GPT-4, terutama selama interaksi multi-putar atau ketika berhadapan dengan pertanyaan kompleks. Kecepatan inferensi yang lebih lambat ini dapat menghambat utilitasnya di lingkungan yang bergerak cepat di mana pengambilan keputusan yang cepat sangat penting [7] [8].Singkatnya, sementara Deepseek Coder menawarkan kemampuan canggih untuk pengkodean dan penalaran matematika, keterbatasannya dalam pengetahuan domain, ketergantungan data, persyaratan sumber daya, dan kecepatan inferensi perlu dipertimbangkan dengan cermat untuk aplikasi yang efektif dalam skenario optimisasi waktu-nyata.
Kutipan:
[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_barrier_of/
[4] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revolutionizing-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-developer-upgwc
[8] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-coder-v2