Cómo se desenvuelve DeepSeek con el texto: resultados de una prueba práctica
Se probaron LLM locales en «Verano Infinito»: el juego en Ren’Py se conectó con Ollama mediante un puente TCP y los modelos tuvieron que elegir réplicas y rutas. Técnicamente el esquema funcionó, pero los resultados fueron flojos: DeepSeek y Gemma se quedaron atascados en un laberinto, Qwen tardó mucho en decidir en escenas concretas y hasta las mejores partidas acabaron en finales malos. El experimento indica que los modelos locales ya pueden integrarse en un motor de juego, pero aún les cuesta tomar decisiones de forma coherente.
Procesado por IA desde Habr AI; editado por Hamidun News
El blog de Selectel en Habr describe un experimento en el que los grandes modelos de lenguaje locales DeepSeek y Qwen se conectaron a la novela visual «Verano Infinito» y tomaron las decisiones de la trama en lugar del jugador.
¿Puede la red neuronal
DeepSeek completar sola una novela de texto? Según la prueba de Selectel, incluso modelos locales potentes como DeepSeek y Qwen suelen confundirse en sus respuestas, se ralentizan con contextos largos y llevan la historia a finales desafortunados. En «Verano Infinito», que tiene 13 finales, los modelos no lograron elegir el camino óptimo de la trama.
¿Cómo trabaja DeepSeek con contextos largos?
La prueba mostró que incluso modelos sólidos como DeepSeek suelen confundirse en sus respuestas cuando tienen que procesar un contexto largo, y eso conduce a finales desafortunados en tareas que exigen tomar decisiones de forma secuencial.
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Preguntas frecuentes sobre la noticia
¿Puede la red neuronal DeepSeek completar sola una novela de texto?
Según la prueba de Selectel, incluso modelos locales potentes como DeepSeek y Qwen suelen confundirse en sus respuestas, se ralentizan con contextos largos y llevan la historia a finales desafortunados. En «Verano Infinito», que tiene 13 finales, los modelos no lograron elegir el camino óptimo de la trama.
¿Cómo trabaja DeepSeek con contextos largos?
La prueba mostró que incluso modelos sólidos como DeepSeek suelen confundirse en sus respuestas cuando tienen que procesar un contexto largo, y eso conduce a finales desafortunados en tareas que exigen tomar decisiones de forma secuencial.
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