Deepseek Coderil, eriti selle V2 versioonil, on reaalajas optimeerimise stsenaariumide osas mitu piirangut. Nende piirangute mõistmine on ülioluline arendajatele ja organisatsioonidele, kes kavatsevad seda AI -tööriista tõhusalt kasutada.
Deepsek Coderi peamised piirangud reaalajas optimeerimisel **
1. Piiratud domeeni teadmised **
Deepseek Coderil on spetsiaalsetes valdkondades piiratud teadmisi väljaspool programmeerimist. See piirang tähendab, et ta ei pruugi olla teadlik konkreetsete valdkondade uusimatest edusammudest või parimatest tavadest, mis võivad takistada selle tõhusust reaalajas optimeerimise ülesannetes, mis nõuavad ajakohaseid domeeni teadmisi [1] [2].2. sõltuvus koolitusandmetest **
Mudeli jõudlus sõltub suuresti treeninguandmete kvaliteedist ja laiusest. Kui koolitusandmestik sisaldab eelarvamusi või ebatäpsusi, saavad need vead levida mudeli väljunditesse, põhjustades reaalajas stsenaariumide korral suboptimaalseid või eksitavaid koodide ettepanekuid [1] [2].3. terve mõistuse ja inimotsuse puudumine **
Deepseek Coderil puudub võime rakendada terve mõistuse või reaalse maailma kogemusi. Selle puuduse tulemuseks võib olla kood, mis ehkki süntaktiliselt korrektne, ei pruugi reaalainete rakenduste jaoks olla praktiline ega tõhus. Sellised väljundid võivad olla eriti problemaatilised optimeerimise kontekstides, kus praktilised mõjud on üliolulised [1] [2].4. Riistvararessursside nõuded **
Deepseek Coderi käitamine nõuab olulisi riistvara ressursse, eriti GPU kiirenduse kasutamisel. See nõue võib piirata madalama hinnaga riistvara seadistustega kasutajatele juurdepääsetavust, mõjutades potentsiaalselt reaalajas optimeerimise kiirust ja tõhusust [2] [4].5. Kvaliteedikaotus koos kvantimisega **
Teatavate kvantimismeetodite kasutamisel jõudluse suurendamiseks võivad kasutajad kogeda väljundkvaliteedi lagunemist. See kvaliteedikaotus võib kriitiliste optimeerimisülesannete ajal põhjustada vähem täpseid vastuseid, kus täpsus on esmatähtis [2] [4].6. piiratud konteksti mõistmine **
Ehkki see on võimeline käsitlema keerulisi programmeerimise päringuid, võib Deepseek Coder pingutada kontekstist sõltuvate või abstraktsete mõistetega. See piirang võib põhjustada ebapiisavaid vastuseid, kui tõhusaks optimeerimiseks on vajalik nüansirikka mõistmine [2] [4].7. aeglasema järelduskiirus **
Mõnel juhul on Deepseek Coderi teatatud, et see on aeglasem kui muud mudelid nagu GPT-4, eriti mitme pöörde interaktsioonide ajal või keerukate päringutega tegelemisel. See aeglasem järelduste kiirus võib takistada selle kasulikkust kiire tempo keskkonnas, kus kiire otsuste tegemine on hädavajalik [7] [8].Kokkuvõtlikult võib öelda, et Deepseek Coder pakub täiustatud võimalusi kodeerimiseks ja matemaatiliseks mõttekäiguks, vajavad selle piirangud domeenide teadmiste, andmete sõltuvuse, ressursside nõuete ja järelduste kiirus osas, et tõhusat rakendust reaalajas optimeerimise stsenaariumide korral tõhusalt kaaluda.
Tsitaadid:
[1] https://dataloop.ai/library/model/deepseek-ai_deepseek-coder-v2-instruct/
[2] https://dataloop.ai/library/model/thebloke_deepseek-coder-13b-instruct-guf/
]
]
[5] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-coder-v2/blob/main/license-model
[6] https://apidog.com/blog/deepseek-prompts-coding/
]
[8] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-coder-v2