Strategie ukládání do mezipaměti v DeepSeek-R1 podporuje spekulativní dekódování významným snížením latence a výpočetních nákladů spojených s opakovanými dotazy. Takto tyto dvě komponenty interagují:
Strategie ukládání do mezipaměti v DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 využívá sofistikovaný mechanismus ukládání do mezipaměti, který ukládá často používané výzvy a odpovědi. Tento systém ukládání do mezipaměti je navržen tak, aby zvládl zásahy mezipaměti i mezipaměti efektivně:
- HITS CACHE: Když dotaz odpovídá reakci na mezipaměti, systém načte uložený výsledek místo jeho přepočtu. To nejen snižuje latenci, ale také dramaticky snižuje náklady. U hitů z mezipaměti jsou náklady výrazně nižší, na 0,014 USD za milion tokenů, ve srovnání s 0,14 USD za milion tokenů pro mezipaměti [1] [5].
- Cache chybí: Pokud dotaz neodpovídá žádné odpovědi na mezipaměti, systém jej zpracovává jako nový požadavek. I v takových případech však mechanismus ukládání do mezipaměti pomáhá snížením potřeby nadbytečných výpočtů v průběhu času.
Spekulativní dekódování v DeepSeek-R1
Spekulativní dekódování je technika, která umožňuje DeepSeek-R1 předpovídat více tokenů paralelně, spíše než postupně. Tento přístup urychluje generování textu zkrácením času stráveného čekáním na vytvoření a ověření každého tokenu [2] [10].
-Predikce paralelního tokenu: DeepSeek-R1 používá k generování tokenů více tónů (MTP). Tato metoda zvyšuje inferenční rychlost bez ohrožení koherence, což je obzvláště efektivní pro generování textu s dlouhou formou [2].
- Pravděpodobnostní kontrola dohody: Model přijímá předpovědi založené spíše na prahových hodnotách spolehlivosti než na přesných zápasech, což snižuje míru odmítnutí a urychluje závěr [2].
Interakce mezi ukládáním do mezipaměti a spekulativní dekódování
Strategie ukládání do mezipaměti podporuje spekulativní dekódování několika způsoby:
1. Snížená latence: Systémem se může rychlým načtením odpovědí na mezipaměti zaměřit na generování nového obsahu pomocí spekulativního dekódování, čímž si udržuje celkovou účinnost při zpracování opakovaných i nových dotazů.
2. Efektivita nákladů: Úspory nákladů z ukládání do mezipaměti umožňují uživatelům přidělit více zdrojů na spekulativní dekódování, umožňují rychlejší a efektivnější generování textu, aniž by vznikly nadměrné náklady.
3. Vylepšené výkon: Ukládání do mezipaměti zajišťuje, že často jsou dostupné často přístupné informace, které doplňují schopnost spekulativního dekódování předpovídat tokeny paralelně. Tato kombinace zvyšuje výkon modelu v úkolech vyžadujících rychlé a přesné generování textu.
Stručně řečeno, strategie ukládání do mezipaměti v DeepSeek-R1 optimalizuje použití spekulativního dekódování minimalizací latence a nákladů spojených s opakovanými dotazy, což umožňuje modelu soustředit se na efektivní a efektivní generování nového obsahu.
Citace:
[1] https://dev.to/fallon_jimmy/zero-code-guide-to-mareling-deepseek-R1-API-4E20
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://www.modular.com/ai-resources/exploring-deepseek-r1-s-cixture-of-experts-model-architecture
[4] https://docs.openvino.ai/nightly/notebooks/deepseek-r1-with-utput.html
[5] https://api-docs.deepseek.com/news/news0802
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/
[7] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitively-and-exhaustively
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/Master/file/Data/GWKFHQBXBDNXSYTHFMXZPMBMNJZYGCHG/GWKFHQBBXBDNnnnnXSHFMXGPMBMNJZZYGCHGG.
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-Self-distilation-turbo-peculation
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek--distiled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-container/