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讨论总结

该讨论围绕Deepseek v3的上下文窗口展开，包括其大小究竟是64K还是128K、在使用中的实际表现、API限制、与模型本身支持能力的差异等方面。有用户分享了使用中的体验，如达到上下文窗口限制的经历，也有用户对其性能相关的特性表示怀疑。同时还有用户在回忆过去使用其他模型的经历中进行对比，并且讨论中还涉及到与其他技术如ChatGPT Pro的对比以及一些解决上下文窗口问题的思考。

主要观点

  1. 👍 Deepseek v3的64K上下文窗口规模有一定价值。
    • 支持理由：规模本身有意义，不是可以被忽视的大小。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 Americase分享了两次达到Deepseek v3上下文窗口限制的经历。
    • 正方观点：这是真实使用中遇到的情况，一次在测试编码能力，一次在测试处理复杂政治格局能力时。
    • 反方观点：brotie认为是使用错误或者软件故障导致。
  3. 💡 模型存在有效ctx和实际ctx之分，超过有效ctx点后性能逐渐下降。
    • 解释：有用户提到在其他模型中存在这种情况，可能Deepseek v3也有类似现象。
  4. 💡 Deepseek v3的官方API有65k的限制，但模型本身支持的能力达到128k。
    • 解释：这体现出API与模型本身能力之间存在不匹配情况。
  5. 💡 对Deepseek v3宣称的100%重调用准确性表示关注，怀疑这些特性是否代表前沿性能。
    • 解释：用户对Deepseek v3的性能宣传存在疑惑。

金句与有趣评论

  1. “😂 I’ve hit the limit twice already.”
    • 亮点：直接表明在使用Deepseek v3时达到上下文窗口限制的频率，引起关于其限制的讨论。
  2. “🤔 I do wish alternative or "mixed" attention mechanisms, like Microsoft’s proposed augmentation or hybrid mamba/transformers takes off.”
    • 亮点：表达对技术发展方向的期待，希望有新的注意力机制发展起来。
  3. “👀 It’s trained on 128k. I heard the API only offers 64k right now.”
    • 亮点：明确指出Deepseek v3训练时的情况和API提供的情况，体现出两者的差异。
  4. “😂 I remember the good old days (not good, not old), when we struggle with 2k alpaca”
    • 亮点：通过回忆过去使用其他模型的经历，与现在的情况形成对比。
  5. “🤔 Every hosted and local LLM has fixed context, what’s weird here is not 64k context length - it is not small, the weird thing is hard limiting instead of dynamically rolling the context window like literally everybody else does.”
    • 亮点：对比其他LLM的做法，指出Deepseek v3在上下文窗口限制方面的特殊之处。

情感分析

总体情感倾向是偏疑惑与不满。主要分歧点在于Deepseek v3上下文窗口的实际表现和能力，如是否真的存在问题、是使用不当还是本身技术限制等。可能的原因是用户对技术有不同的理解和期望，同时在使用过程中的体验也不尽相同。

趋势与预测

  • 新兴话题：探索解决Deepseek v3上下文窗口限制的更多方法或者改进措施。
  • 潜在影响：对Deepseek v3的开发和改进方向有一定的引导作用，同时也可能影响用户对其他类似LLM的期望和评价。

详细内容：

《关于 Deepseek v3 上下文窗口的热门讨论》

在 Reddit 上，一篇题为“[Rant] Deepseek v3 上下文窗口是一个令人沮丧的对比，尽管它很棒！”的帖子引发了热烈讨论。该帖子获得了众多关注，点赞数和评论数众多。讨论主要围绕 Deepseek v3 的上下文窗口大小展开。

讨论焦点与观点分析： 有人认为 64K 的上下文窗口已经很不错了，比如 [brotie] 表示：“如果在聊天流程中超出这个窗口，可能是使用方式有误或软件故障，没有其他解释。没有单个 HTML 文件会超出这个上下文窗口。我在一个包含数百个文件且每个文件都有数百到数千行的项目中使用 Deepseek 进行多文件辅助编辑，从未超出上下文。”但也有人表示已经达到了这个限制，像 [Americase] 就提到：“我已经达到这个限制两次了。一次是为了测试一个非常小的单页 HTML 应用程序的编码能力。另一次是在第一次聊天中测试它如何处理我构建的世界的复杂政治格局。” 还有人提到不同模型的情况，比如 [LevianMcBirdo] 说：“它是基于 128K 训练的，但目前 API 只提供 64K。” [Downtown-Case-1755] 则认为：“如果像其他‘128K’模型，可能在 64K 或更低时效果最佳。” 对于上下文窗口的大小，大家看法不一。有人觉得 64K 足够，也有人认为应该更大。比如 [Downtown-Case-1755] 就表示更希望能达到 512K。

总之，关于 Deepseek v3 上下文窗口大小的讨论呈现出多样化的观点，有人满足于现有的大小，有人则期待更大的窗口以满足更多的需求。