DeepSeek ir liels valodas modelis (LLM), kas ievērojami uzlabo garo konteksta logu apstrādi, atbalstot līdz 128k marķieriem. Šī spēja ļauj tai efektīvi pārvaldīt plašas un sarežģītas ieejas, padarot to īpaši piemērotu tādiem uzdevumiem kā kodu ģenerēšana, datu analīze un sarežģīta problēmu risināšana. Salīdzinājumam, daudzi citi modeļi, piemēram, GPT-4, parasti atbalsta konteksta logus, sākot no 32K līdz 64K žetoniem ** [3] [2].
DeepSeek ilgstošās konteksta apstrādes priekšrocības
1. Plašāks lietojumprogrammu diapazons: spēja apstrādāt 128K marķieri ļauj DeepSeek apstrādāt lielākas datu kopas un vairāku failu projektus, nezaudējot saskaņotību. Tas ir ļoti svarīgi programmatūras izstrādei un detalizētiem analītiskiem uzdevumiem [3] [9].
2. Dziļāka izpratne: ar garāku konteksta logu DeepSeek var saglabāt visaptverošāku izpratni par lietotāja pieprasījumiem, kas noved pie precīzākas un atbilstošākas izejas. Tas ir pretstatā modeļiem, kas var cīnīties ar saskaņotību, kad ievade pārsniedz to konteksta robežas [2] [3].
3. Efektīva resursu izmantošana: DeepSeek izmanto Experts maisījuma (MOE) arhitektūru, aktivizējot tikai daļu no tā kopējā 671 miljarda parametru (aptuveni 37 miljardus) katram uzdevumam. Šī selektīvā aktivācija ne tikai samazina skaitļošanas izmaksas, bet arī optimizē veiktspēju dažādos uzdevumos [3] [9].
izaicinājumi ar gariem konteksta logiem
Kaut arī DeepSeek izceļas ar ilgu kontekstu pārvaldību, ir raksturīgas problēmas, kas saistītas ar garākiem konteksta logiem kopumā:
- neprecizitātes riski: garāki konteksti var izraisīt tādas problēmas kā “trūkst”, kur modelis var cīnīties, lai precīzi atsauktu informāciju no iepriekšējām ievades daļām [2] [4]. Tas var ietekmēt tās reakciju ticamību.
- Augstākas resursu prasības: Lielāku kontekstu apstrādei nepieciešama lielāka skaitļošanas jauda un atmiņa, kas dažiem lietotājiem vai lietojumprogrammām var būt ierobežojošs faktors [2] [3].
- Lēnāks reakcijas laiks: paaugstinātas resursu prasības var izraisīt arī lēnāku secinājumu laiku, potenciāli ietekmējot reālā laika veiktspēju [2] [3].
Kopumā DeepSeek spēja apstrādāt garos konteksta logus to atšķir no daudziem citiem LLM, padarot to par jaudīgu rīku lietotājiem, kuriem ir nepieciešams efektīvi apstrādāt plašu informāciju, saglabājot precizitāti un saskaņotību.
Atsauces:[1.]
[2] https://blog.spheron.network/ientstanding-context-in-language-models
[3.]
[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