Deepseek kohtaa useita haasteita, jotka liittyvät sen 128K -merkkirajaan, etenkin sen sovellusliittymän ja operatiivisen tehokkuuden yhteydessä. Tässä ovat tärkeimmät haasteet:
1. API -rajoitukset **
Vaikka Deepseekin arkkitehtuuri tukee teoreettisesti 128K: n kontekstin pituutta, API on rajoitettu korkeintaan 32K: n rahakkeisiin. Tämä rajoitus on voimassa tehokkaan palvelun toimittamisen varmistamiseksi, mutta se rajoittaa käyttäjiä hyödyntämästä mallin ominaisuuksia kokonaan. Lähtötunnusraja on rajoitettu 4K -tokeniin, mikä voi johtaa ongelmiin, kun käyttäjät yrittävät integroida mallin sovelluksiin, jotka vaativat suurempia tuloksia tai pidempiä konteksteja [1] [2].2. Käyttäjän sekavuus- ja integraatioongelmat **
Käyttäjät ovat ilmoittaneet sekaannusta suurimmista merkkirajoista yrittäessään toteuttaa DeepSeekiä eri sovelluksissa. Esimerkiksi kehittäjät ovat tavanneet virheitä yrittäessään asettaa `max_tokens` sallitun rajan ulkopuolelle, mikä johtaa integraatiohaasteisiin Langchainin kaltaisten puitteiden kanssa [1]. Tämä voi estää käyttökokemusta ja omaksumista, koska kehittäjillä voi olla vaikeaa hyödyntää mallin koko potentiaalia.3. Suorituskyvyn kompromissit **
Päätöksen rajoittaa kontekstin pituus 32K: n rahakkeisiin on ensisijaisesti tavoitteena ylläpitää toimintatehokkuutta. Tämä kompromissi tarkoittaa kuitenkin sitä, että käyttäjät eivät voi hyödyntää täydellisiä kontekstiominaisuuksia, jotka voivat parantaa suorituskykyä sovelluksissa, jotka vaativat laajaa tietoanalyysiä tai pitkämuotoisia sisällönmuodostumia. Rajoitukset voivat vaikuttaa tehtäviin, kuten yhteenveto tai monimutkaiset vuoropuhelujärjestelmät, joissa pidempi kontekstin pidättäminen on hyödyllistä [2] [3].4. Resurssien hallinta **
Resurssien hallinnasta tulee tehokkaampaa haastavampaa korkealla merkkirajoilla. Vaikka Deepseek pystyy teoreettisesti käsittelemään suuria yhteyksiä, niin tekeminen vaatii merkittäviä laskennallisia resursseja ja muistinhallintastrategioita. Tasapaino kontekstin pituuden maksimoinnin ja laitteistoresurssien tehokkaan käytön varmistamisen välillä on kriittinen, etenkin käyttöönotossa ympäristöissä, joissa on rajoitettu laskentakapasiteetti [4] [5].Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseekin arkkitehtuuri tukee merkittävää merkkivaloa, käytännöllinen toteutus sovellusliittymänsä kautta asettaa merkittäviä rajoituksia, jotka vaikuttavat käyttökokemukseen, integrointiomahdollisuuksiin, suorituskyvyn optimointiin ja resurssien hallintaan.
Viittaukset:[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v2/issues/34
[2] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[3] https://arxiv.org/html/2405.04434v5
.
[5] https://docsbot.ai/models/deepseek-v3
[6] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-r1/blob/main/readme.md
.
.
[9] https://github.com/aider-ai/aider/issues/925