DeepSeek Coder, najmä jeho verzia V2, má niekoľko obmedzení, pokiaľ ide o scenáre optimalizácie v reálnom čase. Pochopenie týchto obmedzení je rozhodujúce pre vývojárov a organizácie, ktoré majú v úmysle efektívne využiť tento nástroj AI.
Kľúčové obmedzenia kodéra DeepSeek v optimalizácii v reálnom čase **
1. Znalosť obmedzených domén **
Deepseek Coder vykazuje obmedzené znalosti v špecializovaných doménach mimo programovania. Toto obmedzenie znamená, že si nemusí byť vedomý najnovších pokrokov alebo osvedčených postupov v konkrétnych oblastiach, ktoré môžu brániť jeho účinnosti v úlohách optimalizácie v reálnom čase, ktoré si vyžadujú aktuálne znalosti domény [1] [2].2. Závislosť od údajov o školení **
Výkonnosť modelu sa do značnej miery spolieha na kvalitu a šírku jeho tréningových údajov. Ak súbor výcvikových údajov obsahuje zaujatosti alebo nepresnosti, tieto nedostatky sa môžu šíriť do výstupov modelu, čo vedie k suboptimálnym alebo zavádzajúcim návrhom kódu v scenároch v reálnom čase [1] [2].3. Nedostatok zdravého rozumu a ľudského úsudku **
Deepseek Coder nemá schopnosť aplikovať zdravý rozum alebo zážitok z reálneho sveta. Tento nedostatok môže mať za následok kód, ktorý, hoci syntakticky správne, nemusí byť praktický alebo efektívny pre aplikácie v reálnom svete. Takéto výstupy môžu byť obzvlášť problematické v optimalizačných kontextoch, kde sú rozhodujúce praktické dôsledky [1] [2].4. Požiadavky na hardvérové prostriedky **
Spustenie programu DeepSeek Coder vyžaduje významné hardvérové zdroje, najmä pri využívaní zrýchlenia GPU. Táto požiadavka môže obmedziť prístupnosť pre používateľov s nastaveniami hardvéru dolného konca, čo potenciálne ovplyvňuje rýchlosť a efektívnosť optimalizácií v reálnom čase [2] [4].5. Strata kvality s kvantizáciou **
Pri využívaní určitých kvantizačných metód na zvýšenie výkonu môžu používatelia zažiť degradáciu kvality výstupu. Táto strata kvality môže viesť k menej presným reakciám počas úloh kritickej optimalizácie, kde je presnosť prvoradá [2] [4].6. Obmedzené porozumenie kontextu **
Hoci je Deepseek Coder schopný zvládnuť komplexné programovacie otázky, môže zápasiť s kontextovými alebo abstraktnými konceptmi. Toto obmedzenie môže mať za následok neprimerané reakcie, keď je na účinnú optimalizáciu potrebné porozumenie nuantu [2] [4].7. Pomalšia inferenčná rýchlosť **
V niektorých prípadoch sa uvádza, že DeepSeek Coder je pomalší ako iné modely, ako je GPT-4, najmä počas interakcií s viacerými otáčaním alebo pri riešení zložitých dopytov. Táto pomalšia inferenčná rýchlosť môže brániť svojej užitočnosti v rýchlo sa rozvíjajúcich prostrediach, kde je nevyhnutné rýchle rozhodovanie [7] [8].Stručne povedané, zatiaľ čo spoločnosť DeepSeek Coder ponúka pokročilé schopnosti pre kódovanie a matematické zdôvodnenie, jeho obmedzenia v znalostiach domény, závislosť od údajov, požiadavky na zdroje a rýchlosť inferencie si vyžaduje dôkladné zváženie efektívnej aplikácie v scenároch optimalizácie v reálnom čase.
Citácie:
[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_bracking_the_barrier_of/
[4] https://latenode.com/blog/what-is-deepseek-coder-revolutionaling-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-full-tack-developer-uPgwc
[8] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-coder-v2