DeepSeek는 대형 언어 모델 (LLM)으로 최대 128k 토큰을 지원하는 긴 컨텍스트 창의 처리를 크게 향상시킵니다. 이 기능을 사용하면 광범위하고 복잡한 입력을 효과적으로 관리 할 수 있으므로 코드 생성, 데이터 분석 및 복잡한 문제 해결과 같은 작업에 특히 적합합니다. 이에 비해 GPT-4와 같은 다른 많은 모델은 일반적으로 32k에서 64k 토큰 범위의 컨텍스트 Windows ** [3] [2]를 지원합니다.
DeepSeek의 긴 상황 처리의 장점
1. 광범위한 응용 범위 : 128K 토큰을 처리하는 기능을 통해 DeepSeek는 일관성을 잃지 않고 더 큰 데이터 세트와 멀티 파일 프로젝트를 처리 할 수 있습니다. 이것은 소프트웨어 개발 및 상세한 분석 작업에 중요합니다 [3] [9].
2. 심도있는 이해 : 컨텍스트가 길어지면 DeepSeek은 사용자 요청에 대한보다 포괄적 인 이해를 유지하여보다 정확하고 관련된 출력으로 이어질 수 있습니다. 이것은 입력이 컨텍스트 한계를 초과 할 때 일관성과 싸울 수있는 모델과 대조됩니다 [2] [3].
3. 효율적인 자원 사용 : DeepSeek은 MOE (Mix-of-Experts) 아키텍처를 사용하여 특정 작업에 대해 총 6710 억 매개 변수 (약 370 억)의 일부만 활성화합니다. 이 선택적 활성화는 계산 비용을 줄일뿐만 아니라 다양한 작업에서 성능을 최적화합니다 [3] [9].
긴 맥락 Windows가있는 도전
DeepSeek은 긴 상황을 관리하는 데 탁월하지만 일반적으로 더 긴 컨텍스트 Windows와 관련된 고유의 과제가 있습니다.
- 부정확성 위험 : 맥락이 길면 "중간 누락"과 같은 문제로 이어질 수 있으며, 여기서 모델은 입력의 초기 부분에서 정보를 정확하게 리콜하는 데 어려움을 겪을 수 있습니다 [2] [4]. 이는 응답의 신뢰성에 영향을 줄 수 있습니다.
- 자원 수요가 높아진다 : 더 큰 컨텍스트를 처리하려면 더 많은 계산 능력과 메모리가 필요하며, 이는 일부 사용자 나 응용 프로그램의 경우 제한 요소가 될 수있다 [2] [3].
- 응답 시간이 느리게 : 자원 수요가 증가하면 추론 시간이 느려져 실시간 성능에 영향을 줄 수 있습니다 [2] [3].
전반적으로, DeepSeek의 긴 컨텍스트 Windows를 처리하는 능력은 다른 많은 LLM과 차별화되어 정확도와 일관성을 유지하면서 광범위한 정보를 효율적으로 처리 해야하는 사용자에게 강력한 도구입니다.
인용 :[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hp6lr0/rant_deepseek_v3_context_window_is_a_frustrating/
[2] https://blog.spheron.network/understanding-context-in-large-models
[3] https://daily.dev/blog/deepseek-evely-need-to- know-about-this-newlm-in-on-one-place
[4] https://arxiv.org/html/2410.04422v1
[5] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v2
[6] https://arxiv.org/html/2501.01880v1
[7] https://www.youtube.com/watch?v=FCBSJTUTCD8
[8] https://planetbanatt.net/articles/deepseek.html
[9] https://deepseekv3.org