Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon อะไรคือความท้าทายหลักที่ต้องเผชิญกับความลึกของโทเค็น 128K


อะไรคือความท้าทายหลักที่ต้องเผชิญกับความลึกของโทเค็น 128K


Deepseek เผชิญกับความท้าทายหลายประการที่เกี่ยวข้องกับขีด จำกัด โทเค็น 128K โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริบทของ API และประสิทธิภาพการดำเนินงาน นี่คือความท้าทายหลัก:

1. ข้อ จำกัด API **

แม้ว่าสถาปัตยกรรมของ Deepseek ในทางทฤษฎีรองรับความยาวบริบทของโทเค็น 128K แต่ API นั้น จำกัด อยู่ที่โทเค็นสูงสุด 32K ข้อ จำกัด นี้มีไว้เพื่อให้แน่ใจว่าการส่งมอบบริการที่มีประสิทธิภาพ แต่ จำกัด ผู้ใช้จากการใช้ประโยชน์จากความสามารถของโมเดลอย่างเต็มที่ ขีด จำกัด โทเค็นเอาท์พุทถูกปกคลุมที่โทเค็น 4K ซึ่งสามารถนำไปสู่ปัญหาเมื่อผู้ใช้พยายามรวมโมเดลเข้ากับแอปพลิเคชันที่ต้องใช้ผลลัพธ์ที่ใหญ่กว่าหรือบริบทที่นานขึ้น [1] [2]

2. ปัญหาความสับสนของผู้ใช้และปัญหาการรวม **

ผู้ใช้รายงานความสับสนเกี่ยวกับขีด จำกัด โทเค็นสูงสุดเมื่อพยายามใช้ Deepseek ในแอปพลิเคชันต่างๆ ตัวอย่างเช่นนักพัฒนาได้พบข้อผิดพลาดเมื่อพยายามตั้งค่า `max_tokens` เกินขีด จำกัด ที่อนุญาตซึ่งนำไปสู่ความท้าทายในการบูรณาการกับเฟรมเวิร์กเช่น Langchain [1] สิ่งนี้สามารถขัดขวางประสบการณ์ผู้ใช้และการยอมรับเนื่องจากนักพัฒนาอาจพบว่าเป็นการยากที่จะใช้ประโยชน์จากศักยภาพของโมเดลอย่างเต็มที่

3. การแลกเปลี่ยนประสิทธิภาพ **

การตัดสินใจที่จะ จำกัด ความยาวบริบทให้กับโทเค็น 32K นั้นมีวัตถุประสงค์หลักในการรักษาประสิทธิภาพการดำเนินงาน อย่างไรก็ตามการแลกเปลี่ยนนี้หมายความว่าผู้ใช้ไม่สามารถใช้ประโยชน์จากความสามารถในบริบททั้งหมดที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพในแอปพลิเคชันที่ต้องการการวิเคราะห์ข้อมูลที่กว้างขวางหรือการสร้างเนื้อหาแบบยาว ข้อ จำกัด สามารถส่งผลกระทบต่องานเช่นการสรุปหรือระบบการสนทนาที่ซับซ้อนซึ่งการเก็บรักษาบริบทที่ยาวนานขึ้นนั้นเป็นประโยชน์ [2] [3]

4. การจัดการทรัพยากร **

การจัดการทรัพยากรอย่างมีประสิทธิภาพกลายเป็นสิ่งที่ท้าทายมากขึ้นโดยมีขีด จำกัด โทเค็นสูง ในขณะที่ Deepseek สามารถจัดการกับบริบทขนาดใหญ่ในทางทฤษฎีการทำเช่นนั้นต้องใช้ทรัพยากรการคำนวณที่สำคัญและกลยุทธ์การจัดการหน่วยความจำ ความสมดุลระหว่างการเพิ่มความยาวของบริบทสูงสุดและการสร้างความมั่นใจว่าการใช้ทรัพยากรฮาร์ดแวร์อย่างมีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการปรับใช้ในสภาพแวดล้อมที่มีความสามารถในการคำนวณที่ จำกัด [4] [5]

โดยสรุปในขณะที่สถาปัตยกรรมของ Deepseek สนับสนุนการ จำกัด โทเค็นที่สำคัญการใช้งานจริงผ่าน API กำหนดข้อ จำกัด ที่สำคัญซึ่งส่งผลกระทบต่อประสบการณ์ผู้ใช้ความสามารถในการรวมการเพิ่มประสิทธิภาพประสิทธิภาพและการจัดการทรัพยากร

การอ้างอิง:
[1] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v2/issues/34
[2] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[3] https://arxiv.org/html/2405.04434V5
[4] https://felloai.com/2025/01/all-about-deepseek-the-rising-ai-powerhouse-challenging-industry-giants/
[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-revolutionizing-ai-open-source-reasoning-20-ramachandran-xakme
[9] https://github.com/aider-ai/aider/issues/925