Deepseek phải đối mặt với một số thách thức liên quan đến giới hạn mã thông báo 128k của nó, đặc biệt là trong bối cảnh API và hiệu quả hoạt động của nó. Đây là những thách thức chính:
1. Hạn chế API **
Mặc dù về mặt lý thuyết, kiến trúc của DeepSeek hỗ trợ độ dài ngữ cảnh là 128k mã thông báo, API đã bị giới hạn ở mức tối đa 32K mã thông báo. Hạn chế này được áp dụng để đảm bảo cung cấp dịch vụ hiệu quả, nhưng nó giới hạn người dùng tận dụng đầy đủ các khả năng của mô hình. Giới hạn mã thông báo đầu ra được giới hạn ở mã thông báo 4K, điều này có thể dẫn đến các vấn đề khi người dùng cố gắng tích hợp mô hình vào các ứng dụng yêu cầu đầu ra lớn hơn hoặc bối cảnh dài hơn [1] [2].2. Các vấn đề về sự nhầm lẫn và tích hợp của người dùng **
Người dùng đã báo cáo sự nhầm lẫn về các giới hạn mã thông báo tối đa khi cố gắng thực hiện DeepSeek trong các ứng dụng khác nhau. Chẳng hạn, các nhà phát triển đã gặp các lỗi khi cố gắng đặt `max_tokens` ngoài các giới hạn được phép, dẫn đến các thách thức tích hợp với các khung như Langchain [1]. Điều này có thể cản trở trải nghiệm và áp dụng người dùng, vì các nhà phát triển có thể gặp khó khăn trong việc sử dụng toàn bộ tiềm năng của mô hình.3. Sự đánh đổi hiệu suất **
Quyết định hạn chế độ dài ngữ cảnh là 32K mã thông báo chủ yếu nhằm duy trì hiệu quả hoạt động. Tuy nhiên, sự đánh đổi này có nghĩa là người dùng không thể tận dụng các khả năng bối cảnh đầy đủ có thể tăng cường hiệu suất trong các ứng dụng yêu cầu phân tích dữ liệu rộng rãi hoặc tạo nội dung dài. Các hạn chế có thể ảnh hưởng đến các nhiệm vụ như tóm tắt hoặc các hệ thống đối thoại phức tạp trong đó việc duy trì bối cảnh dài hơn có lợi [2] [3].4. Quản lý tài nguyên **
Quản lý tài nguyên hiệu quả trở nên khó khăn hơn với giới hạn mã thông báo cao. Mặc dù về mặt lý thuyết Deepseek có thể xử lý các bối cảnh lớn, thì làm như vậy đòi hỏi các nguồn lực tính toán và chiến lược quản lý bộ nhớ đáng kể. Sự cân bằng giữa tối đa hóa độ dài bối cảnh và đảm bảo việc sử dụng tài nguyên phần cứng hiệu quả là rất quan trọng, đặc biệt là để triển khai trong các môi trường có khả năng tính toán hạn chế [4] [5].Tóm lại, trong khi kiến trúc của Deepseek hỗ trợ giới hạn mã thông báo đáng kể, việc thực hiện thực tế thông qua API áp đặt các hạn chế đáng kể ảnh hưởng đến trải nghiệm người dùng, khả năng tích hợp, tối ưu hóa hiệu suất và quản lý tài nguyên.
Trích dẫn:[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
.
[8] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-revolutionizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://github.com/aider-ai/aider/issues/925
|@.