DeepSeek - це велика мовна модель (LLM), яка значно покращує поводження з довгим контекстом Windows, підтримуючи до 128 тис. Жетонів. Ця здатність дозволяє їй ефективно керувати широкими та складними входами, що робить його особливо придатним для таких завдань, як генерування коду, аналіз даних та складне вирішення проблем. Для порівняння, багато інших моделей, таких як GPT-4, як правило, підтримують контекст у Windows від 32 К до 64-кратних жетонів ** [3] [2].
Переваги довгого контексту DeepSeek
1. Більш широкий діапазон додатків: Можливість обробки жетонів 128K дозволяє DeepSeek обробляти більші набори даних та багатофункціональні проекти, не втрачаючи узгодженості. Це має вирішальне значення для розробки програмного забезпечення та детальних аналітичних завдань [3] [9].
2. Більш глибоке розуміння: з більш тривалим контекстом вікном DeepSeek може підтримувати більш всебічне розуміння запитів користувачів, що призводить до більш точних та відповідних результатів. Це контрастує з моделями, які можуть боротися з узгодженістю, коли вхід перевищує їх контекстні межі [2] [3].
3. Ефективне використання ресурсів: DeepSeek використовує архітектуру суміші експертів (МО), активуючи лише частину своїх загальних 671 мільярдів параметрів (близько 37 мільярдів) для будь-якого заданого завдання. Ця селективна активація не тільки знижує обчислювальні витрати, але й оптимізує продуктивність у різних завданнях [3] [9].
виклики з довгим контекстом Windows
Хоча DeepSeek перевершує в управлінні довгими контекстами, існують притаманні виклики, пов’язані з більш тривалими контекстними вікнами:
- Неточність ризиків: більш тривалі контексти можуть призвести до таких питань, як "відсутня середина", де модель може боротися, щоб точно згадати інформацію з попередніх частин входу [2] [4]. Це може вплинути на надійність його відповідей.
- Більш високі вимоги до ресурсів: Обробка більших контекстів вимагає більшої обчислювальної потужності та пам'яті, що може бути обмежуючим фактором для деяких користувачів або додатків [2] [3].
- Повільніші часи відгуку: збільшені вимоги до ресурсів також можуть призвести до повільніших часів висновку, що потенційно впливає на ефективність роботи в режимі реального часу [2] [3].
Загалом, здатність DeepSeek обробляти довгий контекст Windows відрізняє його від багатьох інших LLM, що робить його потужним інструментом для користувачів, які потребують ефективної обробки широкої інформації, зберігаючи точність та узгодженість.
Цитати:[1] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hp6lr0/rant_deepseek_v3_context_window_is_a_frustrating/
[2] https://blog.spheron.network/erstanding-context-in-large-lance-models
.
[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