„Deepseek Coder“, ypač jo V2 versija, turi keletą apribojimų, kai reikia optimizuoti realiuoju laiku. Suprasti šiuos apribojimus labai svarbu kūrėjams ir organizacijoms, kurios ketina efektyviai panaudoti šį AI įrankį.
Pagrindiniai „DeepSeeek“ koderio apribojimai realiuoju laiku optimizuojant **
1. Ribotos domeno žinios **
„Deepseek Coder“ demonstruoja ribotas žinias specializuotose srityse, esančiose už programavimo ribų. Šis apribojimas reiškia, kad jis gali nežinoti apie naujausius pasiekimus ar geriausią praktiką konkrečiose srityse, kurios gali kliudyti jo veiksmingumui atliekant optimizavimo realiojo laiko optimizavimo užduotis, kurioms reikia naujausių sričių žinių [1] [2].2. Priklausomybė nuo mokymo duomenų **
Modelio našumas labai priklauso nuo jo mokymo duomenų kokybės ir pločio. Jei treniruočių duomenų rinkinyje yra šališkumo ar netikslumų, šie trūkumai gali skleisti modelio išvestis, todėl realiojo laiko scenarijuose pateikiami neoptimalūs ar klaidinantys kodo pasiūlymai [1] [2].3. Sveiko proto ir žmogaus sprendimo trūkumas **
„Deepseek Coder“ trūksta galimybės pritaikyti sveiko proto ar realaus pasaulio patirtį. Šis trūkumas gali sukelti kodą, kuris, nors ir sintaksiškai teisingas, gali būti ne praktiškas ar efektyvus realaus pasaulio programoms. Tokie rezultatai gali būti ypač problemiški optimizavimo kontekste, kai praktiniai padariniai yra esminiai [1] [2].4. Aparatūros išteklių reikalavimai **
Vykdant „Deepseee“ kodą, reikia reikšmingų aparatūros išteklių, ypač naudojant GPU pagreitį. Šis reikalavimas gali apriboti prieinamumą vartotojams, turinčioms žemesnės klasės aparatinės įrangos sąranką, o tai gali paveikti realaus laiko optimizavimo greitį ir efektyvumą [2] [4].5. Kokybės praradimas su kvantizavimu **
Taikydami tam tikrus kvantizavimo metodus, kad padidintumėte našumą, vartotojai gali patirti degradaciją išėjimo kokybei. Šis kokybės praradimas gali sukelti mažiau tikslių atsakymų atliekant kritinių optimizavimo užduotis, kai tikslumas yra svarbiausia [2] [4].6. Ribotas konteksto supratimas **
Nors „Deepseeek Coder“ gali kovoti su konteksto priklausomomis ar abstrakčiomis sąvokomis, nors ir gali tvarkyti sudėtingas programavimo užklausas. Šis apribojimas gali sukelti nepakankamą atsakymą, kai norint efektyviai optimizuoti, būtinas niuansuotas supratimas [2] [4].7. Lėtesnis išvadų greitis **
Kai kuriais atvejais buvo pranešta, kad „Deepseeek“ koderis yra lėtesnis nei kiti modeliai, tokie kaip GPT-4, ypač atliekant daugialypį posūkį arba susiduriant su sudėtingomis užklausomis. Šis lėtesnis išvadų greitis gali kliudyti jo naudingumui greito tempo aplinkoje, kur būtina greitai priimti sprendimus [7] [8].Apibendrinant galima pasakyti, kad nors „Deepseek Coder“ siūlo pažangias kodavimo ir matematinių samprotavimų galimybes, jo apribojimai domenų žinioms, priklausomybei nuo duomenų, išteklių reikalavimų ir išvadų greičio reikia atidžiai apsvarstyti, kad būtų galima efektyviai pritaikyti realaus laiko optimizavimo scenarijus.
Citatos:
[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-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-tack-developer-upwc
[8] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-coder-v2