تدعم استراتيجية التخزين المؤقت في DeepSeek-R1 فك تشفير المضاربة عن طريق تقليل تكاليف الكمون والتكاليف الحسابية بشكل كبير المرتبطة بالاستعلامات المتكررة. إليكم كيف يتفاعل هذان المكونان:
استراتيجية التخزين المؤقت في Deepseek-R1
تستخدم Deepseek-R1 آلية تخزين مؤقت متطورة تخزن بشكل متكرر المطالبات والاستجابات. تم تصميم نظام التخزين المؤقت هذا للتعامل مع كل من ضربات ذاكرة التخزين المؤقت والذاكرة التخزين المؤقتة بكفاءة:
- يضرب ذاكرة التخزين المؤقت: عندما يتطابق الاستعلام مع استجابة مخزنة مؤقتًا ، يسترجع النظام النتيجة المخزنة بدلاً من إعادة حسابها. هذا لا يقلل فقط من الكمون ولكن أيضا يقلل التكاليف بشكل كبير. بالنسبة لزيارات ذاكرة التخزين المؤقت ، تكون التكلفة أقل بكثير ، عند 0.014 دولار لكل مليون رموز ، مقارنة بمبلغ 0.14 دولار لكل مليون رموز لذاكرة التخزين المؤقت [1] [5].
- يخطئ ذاكرة التخزين المؤقت: إذا كان الاستعلام لا يتطابق مع أي استجابة مخزنة مؤقتًا ، فإن النظام يعالجه كطلب جديد. ومع ذلك ، حتى في مثل هذه الحالات ، تساعد آلية التخزين المؤقت عن طريق تقليل الحاجة إلى حسابات زائدة مع مرور الوقت.
فك تشفير المضاربة في Deepseek-R1
فك تشفير المضاربة هو تقنية تسمح لـ DeepSeek-R1 بالتنبؤ برموز متعددة بالتوازي ، بدلاً من التسلسل. يسرع هذا النهج توليد النص عن طريق تقليل الوقت الذي يقضيه في انتظار إنشاء كل رمز والتحقق منه [2] [10].
-التنبؤ المميز الموازي: يستخدم Deepseek-R1 تنبؤًا متعدد المواليد (MTP) لإنشاء الرموز في وقت واحد. تعزز هذه الطريقة سرعة الاستدلال دون المساس بالتماسك ، مما يجعلها فعالة بشكل خاص لتوليد النصوص الطويلة [2].
- التحقق من الاتفاق الاحتمالي: يقبل النموذج التنبؤات القائمة على عتبات الثقة بدلاً من المطابقة الدقيقة ، مما يقلل من معدلات الرفض ويسرع الاستدلال [2].
التفاعل بين التخزين المؤقت وفك تشفير المضاربة
تدعم استراتيجية التخزين المؤقت فك تشفير المضاربة بعدة طرق:
1. انخفاض الكمون: عن طريق استرداد الاستجابات المخزنة مؤقتًا بسرعة ، يمكن للنظام التركيز على توليد محتوى جديد باستخدام فك تشفير المضاربة ، وبالتالي الحفاظ على الكفاءة الكلية في التعامل مع كل من الاستعلامات المتكررة والجديدة.
2. كفاءة التكلفة: تتيح وفورات التكاليف من التخزين المؤقت للمستخدمين تخصيص المزيد من الموارد لفك تشفير المضاربة ، مما يتيح توليد نصية أسرع وأكثر كفاءة دون تكبد التكاليف المفرطة.
3. الأداء المحسن: يضمن التخزين المؤقت أن المعلومات التي يتم الوصول إليها بشكل متكرر تتوفر بسهولة ، والتي تكمل قدرة فك تشفير المضاربة على التنبؤ بالرموز بالتوازي. يعزز هذا المزيج أداء النموذج في المهام التي تتطلب توليد نص سريع ودقيق.
باختصار ، تعمل استراتيجية التخزين المؤقت في DeepSeek-R1 على تحسين استخدام فك تشفير المضاربة عن طريق تقليل الكمون والتكاليف المرتبطة بالاستعلامات المتكررة ، مما يسمح للنموذج بالتركيز على توليد محتوى جديد بكفاءة وفعالية.
الاستشهادات:
[1] https://dev.to/fallon_jimmy/zero-code-guide-to-mastering-deepseek-r1-api-4e20
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://www.modular.com/ai-resources/exploring-deepseek--s-mixture-of-experts-model-architecture
[4] https://docs.openvino.ai/nightly/notebooks/deepeek-with-oudput.html
[5] https://api-docs.deepeek.com/news/news0802
[6]
[7] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuively-and-exhanting
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnxsyfmxzpmnjzygnjzygnjzygnjzygnjzygm
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepeek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepeek-r1-self-distillation-turbo-speculation
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-distilled-models-on-amazon-sagemaker-us-a-large-model-inference-container/