Deepseek on suur keelemudel (LLM), mis suurendab märkimisväärselt pikkade kontekstiakende käitlemist, toetades kuni 128 000 žetooni. See võime võimaldab tal tõhusalt hallata ulatuslikke ja keerulisi sisendeid, muutes selle eriti sobivaks selliste ülesannete jaoks nagu koodide genereerimine, andmete analüüs ja keeruline probleemide lahendamine. Võrdluseks toetavad paljud muud mudelid, näiteks GPT-4, tavaliselt konteksti akende vahemikus 32K kuni 64K märgid ** [3] [2].
Deepseeki pika konteksti käitlemise eelised
1. laiem rakendusvahemik: võime töödelda 128K žetoone võimaldab DeepSeekil käsitseda suuremaid andmekogumeid ja mitmefaililisi projekte, kaotamata sidusust. See on tarkvara arendamise ja üksikasjalike analüütiliste ülesannete jaoks ülioluline [3] [9].
2. Sügavam mõistmine: pikema kontekstiakna abil saab Deepseek säilitada kasutajate taotluste põhjalikuma arusaamise, mis viib täpsemate ja asjakohasemate väljunditeni. See vastandub mudelitele, mis võivad sidususega vaeva näha, kui sisend ületab nende kontekstipiirangud [2] [3].
3. Tõhus ressursside kasutamine: Deepseek kasutab ekspertide segu (MOE) arhitektuuri, aktiveerides iga ülesande jaoks vaid murdosa oma kokku 671 miljardit parameetrit (umbes 37 miljardit). See valikuline aktiveerimine mitte ainult ei vähenda arvutuskulusid, vaid optimeerib ka erinevate ülesannete toimivust [3] [9].
Väljakutsed pikkade konteksti akendega
Kuigi Deepseek paistab silma pikkade kontekstide haldamisel, on pikemate kontekstide akendega üldiselt seotud loomupärased väljakutsed:
- ebatäpsusega riskid: pikemad kontekstid võivad põhjustada selliseid probleeme nagu "puudub keskel", kus mudel võib olla vaeva näinud sisendi varasematest osadest teave täpselt [2] [4]. See võib mõjutada selle vastuste usaldusväärsust.
- Suuremad ressursside nõudmised: suuremate kontekstide töötlemine nõuab rohkem arvutuslikku energiat ja mälu, mis võib olla mõne kasutaja või rakenduse piirav tegur [2] [3].
- Aeglasemad reageerimisajad: suurenenud ressursside nõudmised võivad põhjustada ka aeglasemaid järeldusi, mõjutades reaalajas jõudlust [2] [3].
Üldiselt eristab Deepseeki võime pika kontekstiga Windowsi eristada seda paljudest teistest LLMidest, muutes selle võimsa tööriista kasutajatele, kes vajavad ulatuslikku teavet tõhusalt töötlemiseks, säilitades samal ajal täpsuse ja sidususe.
Tsitaadid:]
[2] https://blog.spheron.network/ mõiste-context-ni-brage-modelid
]
[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