DeepSeek Coder, особливо його версія V2, має кілька обмежень, коли мова йде про сценарії оптимізації в режимі реального часу. Розуміння цих обмежень має вирішальне значення для розробників та організацій, які мають намір ефективно використовувати цей інструмент AI.
Ключові обмеження кодера DeepSeek в оптимізації в режимі реального часу **
1. Обмежені знання домену **
Coder Deepseek демонструє обмежені знання в спеціалізованих доменах поза програмуванням. Це обмеження означає, що воно може не знати про останні досягнення або найкращі практики в конкретних галузях, що може перешкоджати його ефективності в завданнях оптимізації в режимі реального часу, які потребують сучасних знань домену [1] [2].2. Залежність від даних про навчання **
Продуктивність моделі сильно залежить від якості та широти своїх навчальних даних. Якщо набір даних про навчання містить зміщення або неточності, ці недоліки можуть поширюватися на результати моделі, що призводить до неоптимальних або оманливих пропозицій коду в сценаріях у режимі реального часу [1] [2].3. Відсутність здорового глузду та людського судження **
DeepSeek Coder не вистачає здатності застосовувати здоровий глузд або досвід у реальному світі. Цей дефіцит може призвести до коду, який, хоча і синтаксично коректно, може бути не практичним або ефективним для реальних програм. Такі результати можуть бути особливо проблематичними в контекстах оптимізації, де практичні наслідки мають вирішальне значення [1] [2].4. Вимоги до ресурсів обладнання **
Запуск Coder DeepSeek вимагає значних апаратних ресурсів, особливо при використанні прискорення GPU. Ця вимога може обмежити доступність для користувачів з налаштуваннями апаратних засобів нижчого класу, що потенційно впливає на швидкість та ефективність оптимізацій у режимі реального часу [2] [4].5. Втрата якості з квантуванням **
Використовуючи певні методи квантування для підвищення продуктивності, користувачі можуть зазнати деградації якості виходу. Ця втрата якості може призвести до менш точних відповідей під час критичних завдань оптимізації, де точність є першорядною [2] [4].6. Обмежене розуміння контексту **
Хоча здатний обробляти складні запити програмування, DeepSeek Coder може боротися з контекстними або абстрактними поняттями. Це обмеження може призвести до неадекватних відповідей, коли нюансове розуміння необхідне для ефективної оптимізації [2] [4].7. повільна швидкість висновку **
У деяких випадках, як повідомляється, кодер DeepSeek повільніший, ніж інші моделі, такі як GPT-4, особливо під час багатопробних взаємодій або під час вирішення складних запитів. Ця повільніша швидкість висновку може перешкоджати її корисності у швидкоплинних умовах, де швидке прийняття рішень є важливим [7] [8].Підсумовуючи це, хоча DeepSeek Coder пропонує розширені можливості для кодування та математичних міркувань, його обмеження у знаннях домену, залежності даних, вимогах до ресурсів та швидкості виводу потребують ретельного уваги для ефективного застосування в сценаріях оптимізації в режимі реального часу.
Цитати:
[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-revolutionalizing-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