Deepseek Coder โดยเฉพาะรุ่น V2 มีข้อ จำกัด หลายประการเมื่อพูดถึงสถานการณ์การเพิ่มประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ การทำความเข้าใจข้อ จำกัด เหล่านี้เป็นสิ่งสำคัญสำหรับนักพัฒนาและองค์กรที่ตั้งใจจะใช้ประโยชน์จากเครื่องมือ AI นี้ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
ข้อ จำกัด หลักของ Deepseek Coder ในการเพิ่มประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ **
1. ความรู้โดเมนที่ จำกัด **
Deepseek Coder จัดแสดงความรู้ที่ จำกัด ในโดเมนเฉพาะด้านนอกการเขียนโปรแกรม ข้อ จำกัด นี้หมายความว่าอาจไม่ได้ตระหนักถึงความก้าวหน้าล่าสุดหรือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดในสาขาเฉพาะซึ่งสามารถขัดขวางประสิทธิภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ที่ต้องใช้ความรู้โดเมนที่ทันสมัย [1] [2]2. การพึ่งพาข้อมูลการฝึกอบรม **
ประสิทธิภาพของโมเดลนั้นพึ่งพาคุณภาพและความกว้างของข้อมูลการฝึกอบรมอย่างมาก หากชุดข้อมูลการฝึกอบรมมีอคติหรือความไม่ถูกต้องข้อบกพร่องเหล่านี้สามารถเผยแพร่ไปยังผลลัพธ์ของโมเดลซึ่งนำไปสู่คำแนะนำรหัสที่ไม่ดีหรือทำให้เข้าใจผิดในสถานการณ์จริง [1] [2]3. ขาดสามัญสำนึกและการตัดสินใจของมนุษย์ **
Deepseek Coder ขาดความสามารถในการใช้สามัญสำนึกหรือประสบการณ์ในโลกแห่งความเป็นจริง การขาดนี้อาจส่งผลให้รหัสที่ถูกต้องในขณะที่ถูกต้องอาจไม่สามารถใช้งานได้จริงหรือมีประสิทธิภาพสำหรับแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง ผลลัพธ์ดังกล่าวอาจเป็นปัญหาโดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทการปรับให้เหมาะสมซึ่งผลกระทบเชิงปฏิบัติมีความสำคัญ [1] [2]4. ข้อกำหนดทรัพยากรฮาร์ดแวร์ **
การใช้งาน Deepseek Coder ต้องการทรัพยากรฮาร์ดแวร์ที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อใช้การเร่งความเร็ว GPU ข้อกำหนดนี้อาจ จำกัด การเข้าถึงสำหรับผู้ใช้ที่มีการตั้งค่าฮาร์ดแวร์ระดับล่างซึ่งอาจส่งผลกระทบต่อความเร็วและประสิทธิภาพของการเพิ่มประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์ [2] [4]5. การสูญเสียคุณภาพด้วย quantization **
เมื่อใช้วิธีการหาปริมาณบางอย่างเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพผู้ใช้อาจประสบกับความเสื่อมโทรมของคุณภาพเอาต์พุต การสูญเสียคุณภาพนี้สามารถนำไปสู่การตอบสนองที่แม่นยำน้อยลงในระหว่างการเพิ่มประสิทธิภาพที่สำคัญซึ่งความแม่นยำเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง [2] [4]6. ความเข้าใจบริบทที่ จำกัด **
แม้ว่าความสามารถในการจัดการการสืบค้นการเขียนโปรแกรมที่ซับซ้อน แต่ Coder Deepseek อาจต่อสู้กับแนวคิดที่ขึ้นกับบริบทหรือเป็นนามธรรม ข้อ จำกัด นี้อาจส่งผลให้เกิดการตอบสนองไม่เพียงพอเมื่อจำเป็นต้องมีความเข้าใจที่เหมาะสมสำหรับการเพิ่มประสิทธิภาพที่มีประสิทธิภาพ [2] [4]7. ความเร็วการอนุมานช้าลง **
ในบางกรณีมีรายงานว่า Deepseek Coder ช้ากว่ารุ่นอื่น ๆ เช่น GPT-4 โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระหว่างการโต้ตอบหลายครั้งหรือเมื่อต้องรับมือกับการสืบค้นที่ซับซ้อน ความเร็วการอนุมานที่ช้าลงนี้สามารถขัดขวางยูทิลิตี้ในสภาพแวดล้อมที่รวดเร็วซึ่งการตัดสินใจอย่างรวดเร็วเป็นสิ่งจำเป็น [7] [8]โดยสรุปในขณะที่ Deepseek Coder เสนอความสามารถขั้นสูงสำหรับการเข้ารหัสและการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ข้อ จำกัด ในความรู้ของโดเมนการพึ่งพาข้อมูลความต้องการทรัพยากรและความเร็วการอนุมานจำเป็นต้องพิจารณาอย่างรอบคอบสำหรับการใช้งานที่มีประสิทธิภาพในสถานการณ์การเพิ่มประสิทธิภาพแบบเรียลไทม์
การอ้างอิง:
[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-rofour-coding-journey-full-stack-developer-upgwc
[8] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-coder-v2