Deepseek-R1: n välimuististrategia tukee spekulatiivista dekoodausta vähentämällä merkittävästi toistuviin kyselyihin liittyviä latenssi- ja laskennallisia kustannuksia. Näin nämä kaksi komponenttia ovat vuorovaikutuksessa:
Väliastrategia Deepseek-R1: ssä
Deepseek-R1 käyttää hienostunutta välimuistimekanismia, joka tallentaa usein käytettyjä kehotteita ja vastauksia. Tämä välimuistijärjestelmä on suunniteltu käsittelemään sekä välimuistin osumia että välimuisti kaipaa tehokkaasti:
- Välimuisti osuu: Kun kysely vastaa välimuistissa olevaa vastausta, järjestelmä hakee tallennetun tuloksen sen sijaan, että se uudelleenlaskisi. Tämä ei vain vähennä viivettä, vaan myös vähentää kustannuksia dramaattisesti. Välimuistin osumien kustannukset ovat huomattavasti alhaisemmat, 0,014 dollaria miljoonaa merkkiä kohti, kun välimuistin kaipaukset ovat 0,14 dollaria miljoonaa tokenia [1] [5].
- Välimuisti kaipaa: Jos kysely ei vastaa välimuistissa olevaa vastausta, järjestelmä käsittelee sitä uutena pyynnönä. Välimuistimekanismi auttaa kuitenkin myös tällaisissa tapauksissa vähentämällä tarpeellisten laskelmien tarvetta ajan myötä.
Spekulatiivinen dekoodaus Deepseek-R1: ssä
Spekulatiivinen dekoodaus on tekniikka, jonka avulla DeepSeek-R1 voi ennustaa useita merkkejä rinnakkain eikä peräkkäin. Tämä lähestymistapa kiihdyttää tekstin luomista vähentämällä kunkin tunnuksen luomisen ja todentamisen odotettavan ajan [2] [10].
-Rinnakkaistunnuksen ennuste: DeepSeek-R1 käyttää monikerroksista ennustetta (MTP) rahakkeiden luomiseen samanaikaisesti. Tämä menetelmä parantaa päätelmänopeutta vaarantamatta koherenssia, mikä tekee siitä erityisen tehokkaan pitkämuotoisen tekstin muodostumisen kannalta [2].
- Todennäköisyyssopimuksen tarkistus: Malli hyväksyy ennusteet luottamuskynnysarvoihin tarkan ottelun sijasta, mikä vähentää hylkäämisastetta ja nopeuttaa päätelmiä [2].
Välimuistin ja spekulatiivisen dekoodauksen välinen vuorovaikutus
Välimuististrategia tukee spekulatiivista dekoodausta monin tavoin:
1. Vähentynyt latenssi: Haettamalla välimuistivasteet nopeasti, järjestelmä voi keskittyä uuden sisällön tuottamiseen spekulatiivisen dekoodauksen avulla, ylläpitäen siten yleistä tehokkuutta sekä toistuvien että uusien kyselyiden käsittelyssä.
2. Kustannustehokkuus: Välimuistista aiheutuvat kustannussäästöt antavat käyttäjille mahdollisuuden jakaa enemmän resursseja spekulatiiviseen dekoodaukseen, mikä mahdollistaa nopeamman ja tehokkaamman tekstin luomisen aiheuttamatta liiallisia kustannuksia.
3. Parannettu suorituskyky: Välimuisti varmistaa, että usein käytettyjä tietoja on helposti saatavilla, mikä täydentää spekulatiivisen dekoodauksen kykyä ennustaa rahakkeita rinnakkain. Tämä yhdistelmä parantaa mallin suorituskykyä tehtävissä, jotka vaativat nopeaa ja tarkkaa tekstintuotantoa.
Yhteenvetona voidaan todeta, että DeepSeek-R1: n välimuististrategia optimoi spekulatiivisen dekoodauksen käytön minimoimalla toistuviin kyselyihin liittyvät latenssi ja kustannukset, jolloin malli voi keskittyä uuden sisällön tuottamiseen tehokkaasti ja tehokkaasti.
Viittaukset:
.
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://www.modular.com/ai-resources/exploring-deepseek-r1-s-seos
.
[5] https://api-docs.depseek.com/news/news0802
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with//
.
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygch.pdfio.pdfio.pdfio.pdfio.
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deeptseek-api
.
.