Como o DeepSeek lida com texto: resultados de um teste prático
LLMs locais foram testados em "Verão Infinito": o jogo em Ren’Py foi ligado ao Ollama por uma ponte TCP, e os modelos precisaram escolher falas e rotas. Tecnicamente, o esquema funcionou, mas os resultados foram fracos: DeepSeek e Gemma ficaram presos em um labirinto, o Qwen demorou muito pensando em cenas específicas e até as melhores partidas terminaram em finais ruins. O experimento indica que modelos locais já podem ser integrados a um motor de jogo, mas ainda têm dificuldade para tomar decisões de forma consistente.
Processado por IA de Habr AI; editado por Hamidun News
O blog da Selectel no Habr descreveu um experimento em que os grandes modelos de linguagem locais DeepSeek e Qwen foram conectados à visual novel "Verão Infinito" e tomaram as decisões da história no lugar do jogador.
A rede neural
DeepSeek consegue zerar sozinha uma novel de texto? Segundo o teste da Selectel, mesmo modelos locais potentes, como DeepSeek e Qwen, costumam se confundir nas respostas, ficam lentos com contexto longo e levam a história a finais ruins. Em "Verão Infinito", que tem 13 finais, os modelos não conseguiram escolher o caminho ideal da trama.
Como o DeepSeek trabalha com contexto longo?
O teste mostrou que mesmo modelos fortes como o DeepSeek costumam se confundir nas respostas quando precisam processar um contexto longo, e isso leva a finais ruins em tarefas que exigem decisões sequenciais.
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Perguntas frequentes sobre a notícia
A rede neural DeepSeek consegue zerar sozinha uma novel de texto?
Segundo o teste da Selectel, mesmo modelos locais potentes, como DeepSeek e Qwen, costumam se confundir nas respostas, ficam lentos com contexto longo e levam a história a finais ruins. Em "Verão Infinito", que tem 13 finais, os modelos não conseguiram escolher o caminho ideal da trama.
Como o DeepSeek trabalha com contexto longo?
O teste mostrou que mesmo modelos fortes como o DeepSeek costumam se confundir nas respostas quando precisam processar um contexto longo, e isso leva a finais ruins em tarefas que exigem decisões sequenciais.
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