DeepSeek saskaras ar vairākiem izaicinājumiem, kas saistīti ar tā 128K marķiera robežu, jo īpaši attiecībā uz tā API un darbības efektivitāti. Šeit ir galvenie izaicinājumi:
1. API ierobežojumi **
Lai arī DeepSeek arhitektūra teorētiski atbalsta konteksta garumu 128k žetonus, API ir ierobežots līdz maksimāli 32K žetoniem. Šis ierobežojums ir ieviests, lai nodrošinātu efektīvu pakalpojumu sniegšanu, bet tas ierobežo lietotājus pilnībā izmantot modeļa iespējas. Izvades marķiera ierobežojums ir ierobežots ar 4K marķieriem, kas var izraisīt problēmas, kad lietotāji mēģina integrēt modeli lietojumprogrammās, kurām nepieciešami lielāki izejas vai garāki konteksti [1] [2].2. Lietotāju neskaidrību un integrācijas problēmas **
Lietotāji ir ziņojuši par neskaidrībām par maksimālo marķieru ierobežojumiem, mēģinot ieviest DeepSeek dažādās lietojumprogrammās. Piemēram, izstrādātāji ir saskārušies ar kļūdām, mēģinot iestatīt “max_tokens” ārpus atļautajām robežām, izraisot integrācijas problēmas tādos ietvaros kā Langchain [1]. Tas var kavēt lietotāju pieredzi un adopciju, jo izstrādātājiem var būt grūti izmantot visu modeļa potenciālu.3. Veiktspējas kompromisi **
Lēmums ierobežot konteksta garumu līdz 32K žetoniem galvenokārt ir vērsts uz darbības efektivitātes saglabāšanu. Tomēr šis kompromiss nozīmē, ka lietotāji nevar izmantot visas konteksta iespējas, kas varētu uzlabot veiktspēju lietojumprogrammās, kurām nepieciešama plaša datu analīze vai garas formas satura ģenerēšana. Ierobežojumi var ietekmēt tādus uzdevumus kā apkopojums vai sarežģītas dialoga sistēmas, kur ilgāka konteksta saglabāšana ir izdevīga [2] [3].4. Resursu pārvaldība **
Resursu pārvaldīšana efektīvi kļūst sarežģītāka ar augsto marķiera robežu. Lai gan DeepSeek var teorētiski apstrādāt lielus kontekstus, to darot, ir nepieciešami ievērojami skaitļošanas resursi un atmiņas pārvaldības stratēģijas. Ir kritisks līdzsvars starp konteksta garuma maksimizēšanu un efektīvas aparatūras izmantošanas nodrošināšanu, jo īpaši izvietošanai vidē ar ierobežotu skaitļošanas jaudu [4] [5].Rezumējot, kaut arī DeepSeek arhitektūra atbalsta būtisku marķiera robežu, praktiskā ieviešana caur API rada ievērojamus ierobežojumus, kas ietekmē lietotāja pieredzi, integrācijas iespējas, veiktspējas optimizāciju un resursu pārvaldību.
Atsauces:[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
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1hzkw3f/deepseek_v3_is_the_gift_that_keeps_on_giving/
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolucionizing-ai-open-source-reasoring-20-ramachandran-xakme
[9] https://github.com/aider-ai/aider/issues/925