Deepseek seisab silmitsi mitmete väljakutsetega, mis on seotud selle 128K sümboolse limiidiga, eriti API ja operatiivse tõhususe kontekstis. Siin on peamised väljakutsed:
1. API piirangud **
Ehkki Deepseeki arhitektuur toetab teoreetiliselt konteksti pikkust 128 000 žetooni, on API piirdunud maksimaalselt 32 000 žetooniga. See piirang on olemas, et tagada teenuse tõhusa osutamise, kuid see piirab kasutajatel mudeli võimalusi täielikult võimendamist. Väljundi sümboolse piiri piirmäära on 4K žetoonidega, mis võib põhjustada probleeme, kui kasutajad üritavad mudelit integreerida rakendustesse, mis nõuavad suuremaid väljundeid või pikemat konteksti [1] [2].2. kasutajate segadus ja integratsiooniprobleemid **
Kasutajad on erinevates rakendustes DeepSEEK -i rakendamisel teatanud segadusest maksimaalse sümboolse piirangu osas. Näiteks on arendajad ilmnenud vigu, kui nad üritavad seada "max_tokens" lubatud piiridest kaugemale, põhjustades integreerimisprobleeme selliste raamistikestega nagu Langchain [1]. See võib takistada kasutajakogemust ja kasutuselevõttu, kuna arendajatel võib olla keeruline mudeli täielikku potentsiaali kasutada.3. tulemuslikkuse kompromissid **
Otsus piirata konteksti pikkust 32 000 žetooniga on peamiselt suunatud tegevuse tõhususe säilitamisele. See kompromiss tähendab aga seda, et kasutajad ei saa ära kasutada täielikke kontekstivõimalusi, mis võiksid parandada ulatuslikku andmeanalüüsi või pikavormilise sisu genereerimist vajavate rakenduste jõudlust. Piirangud võivad mõjutada selliseid ülesandeid nagu kokkuvõtted või keerulised dialoogisüsteemid, kus pikem kontekstipeetus on kasulik [2] [3].4. ressursside haldamine **
Ressursside tõhusam haldamine muutub kõrge sümboolse limiidiga keerukamaks. Kuigi Deepseek suudab teoreetiliselt hakkama saada suurte kontekstidega, nõuab see olulisi arvutusressursse ja mäluhaldusstrateegiaid. Tasakaal konteksti pikkuse maksimeerimise ja riistvararessursside tõhusa kasutamise tagamise vahel on kriitiline, eriti piiratud arvutusvõimega keskkondades juurutamiseks [4] [5].Kokkuvõtlikult võib öelda, et Deepseeki arhitektuur toetab märkimisväärset sümboolse piiri, paneb oma API kaudu praktiline rakendamine olulisi piiranguid, mis mõjutavad kasutajakogemust, integreerimisvõimalusi, jõudluse optimeerimist ja ressursside haldamist.
Tsitaadid:[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