Deepseek adalah model bahasa besar (LLM) yang secara signifikan meningkatkan penanganan jendela konteks panjang, mendukung hingga 128k token. Kemampuan ini memungkinkannya untuk mengelola input yang luas dan kompleks secara efektif, membuatnya sangat cocok untuk tugas-tugas seperti pembuatan kode, analisis data, dan pemecahan masalah yang rumit. Sebagai perbandingan, banyak model lain, seperti GPT-4, biasanya mendukung windows konteks mulai dari 32k hingga 64K token ** [3] [2].
Keuntungan penanganan konteks panjang Deepseek
1. Rentang aplikasi yang lebih luas: Kemampuan untuk memproses 128K Token memungkinkan Deepseek untuk menangani kumpulan data yang lebih besar dan proyek multi-file tanpa kehilangan koherensi. Ini sangat penting untuk pengembangan perangkat lunak dan tugas analitik terperinci [3] [9].
2. Pemahaman yang lebih dalam: Dengan jendela konteks yang lebih panjang, Deepseek dapat mempertahankan pemahaman yang lebih komprehensif tentang permintaan pengguna, yang mengarah ke output yang lebih akurat dan relevan. Ini kontras dengan model yang mungkin berjuang dengan koherensi ketika input melebihi batas konteksnya [2] [3].
3. Penggunaan Sumber Daya yang Efisien: Deepseek menggunakan arsitektur campuran-ekspert (MOE), hanya mengaktifkan sebagian kecil dari total 671 miliar parameter (sekitar 37 miliar) untuk tugas yang diberikan. Aktivasi selektif ini tidak hanya mengurangi biaya komputasi tetapi juga mengoptimalkan kinerja di berbagai tugas [3] [9].
Tantangan dengan jendela konteks panjang
Sementara Deepseek unggul dalam mengelola konteks yang panjang, ada tantangan yang melekat yang terkait dengan jendela konteks yang lebih panjang secara umum:
- Risiko Ketidakakuratan: Konteks yang lebih lama dapat menyebabkan masalah seperti "Tengah yang hilang," di mana model mungkin berjuang untuk mengingat informasi secara akurat dari bagian -bagian input sebelumnya [2] [4]. Ini dapat mempengaruhi keandalan tanggapannya.
- Permintaan sumber daya yang lebih tinggi: Memproses konteks yang lebih besar membutuhkan lebih banyak daya dan memori komputasi, yang dapat menjadi faktor pembatas bagi beberapa pengguna atau aplikasi [2] [3].
- Waktu respons yang lebih lambat: peningkatan permintaan sumber daya juga dapat menghasilkan waktu inferensi yang lebih lambat, berpotensi berdampak pada kinerja waktu nyata [2] [3].
Secara keseluruhan, kemampuan Deepseek untuk menangani konteks panjang Windows membedakannya dari banyak LLM lainnya, menjadikannya alat yang ampuh bagi pengguna yang perlu memproses informasi yang luas secara efisien sambil mempertahankan akurasi dan koherensi.
Kutipan:[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-garge-danguage-models
[3] https://daily.dev/blog/deepseek-everything-you-need-to-now-about-this-new-llm-in-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