Strategia buforowania w DeepSeek-R1 wspiera spekulacyjne dekodowanie poprzez znaczne zmniejszenie opóźnień i kosztów obliczeniowych związanych z powtarzającymi się zapytaniami. Oto jak te dwa elementy oddziałują:
strategia buforowania w Deepseek-R1
Deepseek-R1 stosuje wyrafinowany mechanizm buforowania, który przechowuje często wykorzystywane podpowiedzi i odpowiedzi. Ten system buforowania został zaprojektowany do efektywnego obsługi zarówno uderzeń pamięci podręcznej, jak i pamięci podręcznej:
- Hitów pamięci podręcznej: Gdy zapytanie pasuje do odpowiedzi buforowanej, system pobiera przechowywany wynik zamiast ponownego obliczenia. To nie tylko zmniejsza opóźnienie, ale także dramatycznie obniża koszty. W przypadku hitów pamięci podręcznej koszt jest znacznie niższy, wynosząc 0,014 USD za milion tokenów, w porównaniu do 0,14 USD za milion tokenów dla braków pamięci podręcznej [1] [5].
- Pamięć podręczna: Jeśli zapytanie nie pasuje do żadnej odpowiedzi buforowanej, system przetwarza ją jako nowe żądanie. Jednak nawet w takich przypadkach mechanizm buforowania pomaga w zmniejszeniu potrzeby nadmiarowych obliczeń w czasie.
Dekodowanie spekulacyjne w Deepseek-R1
Dekodowanie spekulacyjne jest techniką, która pozwala DeepSeek-R1 na przewidywanie wielu tokenów równolegle, a nie sekwencyjnie. Takie podejście przyspiesza wytwarzanie tekstu, skracając czas oczekiwany na wygenerowany i zweryfikowany token [2] [10].
-Prognozowanie tokenów równoległych: Deepseek-R1 wykorzystuje prognozę wielofunkcyjną (MTP) do generowania tokenów jednocześnie. Ta metoda zwiększa prędkość wnioskowania bez uszczerbku dla koherencji, co czyni ją szczególnie skuteczną do generowania tekstu długiego [2].
- Probabilistyczne sprawdzenie zgody: Model przyjmuje prognozy oparte na progach ufności, a nie dokładne dopasowania, co zmniejsza wskaźniki odrzucenia i przyspiesza wnioskowanie [2].
interakcja między buforowaniem a dekodowaniem spekulatywnym
Strategia buforowania wspiera spekulacyjne dekodowanie na kilka sposobów:
1. Zmniejszone opóźnienie: Szybko odzyskując buforowane odpowiedzi, system może koncentrować się na generowaniu nowej treści przy użyciu dekodowania spekulacyjnego, utrzymując w ten sposób ogólną wydajność w obsłudze zarówno powtarzanych, jak i nowatorskich zapytań.
2. Wydajność kosztów: Oszustwiska związane z buforowaniem pozwala użytkownikom przeznaczyć więcej zasobów na spekulacyjne dekodowanie, umożliwiając szybsze i bardziej wydajne generowanie tekstu bez ponoszenia nadmiernych kosztów.
3. Ulepszona wydajność: Buforowanie zapewnia, że często dostępne są informacje, które uzupełnia zdolność dekodowania spekulacyjnego do przewidywania tokenów równolegle. Ta kombinacja zwiększa wydajność modelu w zadaniach wymagających szybkiego i dokładnego wytwarzania tekstu.
Podsumowując, strategia buforowania w DeepSeek-R1 optymalizuje stosowanie spekulatywnego dekodowania poprzez minimalizowanie opóźnień i kosztów związanych z powtarzającymi się zapytaniami, umożliwiając modelowi skupienie się na generowaniu nowej treści efektywne i skuteczne.
Cytaty:
[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-r1--slixture-of-experts-model-architecture
[4] https://docs.openvino.ai/nighnitly/notebooks/deepseek-r1-with-output.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-exhaustyvely
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmbmbmbmnjzygchg.pdf?
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speculation
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-loarning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/