Kešatmiņas stratēģija DeepSEEK-R1 atbalsta spekulatīvu dekodēšanu, ievērojami samazinot latentuma un skaitļošanas izmaksas, kas saistītas ar atkārtotiem vaicājumiem. Lūk, kā šie divi komponenti mijiedarbojas:
Kešatmiņas stratēģija DeepSeek-R1
DeepSEEK-R1 izmanto izsmalcinātu kešatmiņas mehānismu, kas glabā bieži izmantotās uzvednes un atbildes. Šī kešatmiņas sistēma ir paredzēta, lai apstrādātu gan kešatmiņas hitus, gan kešatmiņu efektīvi nokavē:
- Kešatmiņas sitieni: kad vaicājums atbilst kešatmiņā saglabātai reakcijai, sistēma izgūst saglabāto rezultātu, nevis to pārrēķina. Tas ne tikai samazina latentumu, bet arī dramatiski samazina izmaksas. Kešatmiņas trāpījumiem izmaksas ir ievērojami zemākas - USD 0,014 par miljonu žetonu, salīdzinot ar USD 0,14 par miljonu žetonu kešatmiņas izlaišanai [1] [5].
- Kešatmiņa nokavē: ja vaicājums neatbilst nekādai kešatmiņā reakcijai, sistēma to apstrādā kā jaunu pieprasījumu. Tomēr pat šādos gadījumos kešatmiņas mehānisms palīdz, samazinot nepieciešamību pēc liekiem aprēķiniem laika gaitā.
spekulatīva dekodēšana DeepSeek-R1
Spekulatīva dekodēšana ir paņēmiens, kas ļauj DeepSEEK-R1 paralēli paredzēt vairākus žetonus, nevis secīgi. Šī pieeja paātrina teksta ģenerēšanu, samazinot laiku, kas pavadīts, gaidot katra marķiera ģenerēšanu un pārbaudi [2] [10].
-Paralēlā marķiera prognoze: DeepSeek-R1 izmanto vairāku taktu prognozi (MTP), lai vienlaikus ģenerētu žetonus. Šī metode palielina secinājuma ātrumu, neapdraudot saskaņotību, padarot to īpaši efektīvu garu formas teksta ģenerēšanai [2].
- Varbūtības nolīguma pārbaude: modelis pieņem prognozes, kuru pamatā ir ticamības sliekšņi, nevis precīzas atbilstības, kas samazina noraidījuma līmeni un paātrina secinājumus [2].
Mijiedarbība starp kešatmiņu un spekulatīvu dekodēšanu
Kešatmiņas stratēģija vairākos veidos atbalsta spekulatīvu dekodēšanu:
1. Samazināts latentums: ātri izgūstot kešatmiņā saglabātas atbildes, sistēma var koncentrēties uz jauna satura ģenerēšanu, izmantojot spekulatīvu dekodēšanu, tādējādi saglabājot vispārēju efektivitāti gan atkārtotu, gan jaunu vaicājumu apstrādē.
2. Izmaksu efektivitāte: izmaksu ietaupījums no kešatmiņas lietotājiem ļauj sadalīt vairāk resursu spekulatīvai dekodēšanai, nodrošinot ātrāku un efektīvāku teksta ģenerēšanu, neradot pārmērīgas izmaksas.
3. Uzlabota veiktspēja: kešatmiņa nodrošina, ka bieži pieejama informācija ir viegli pieejama, kas papildina spekulatīvās dekodēšanas spēju paralēli paredzēt žetonus. Šī kombinācija uzlabo modeļa veiktspēju uzdevumos, kuriem nepieciešama ātra un precīza teksta ģenerēšana.
Rezumējot, kešatmiņas saglabāšanas stratēģija DeepSEEK-R1 optimizē spekulatīvas dekodēšanas izmantošanu, samazinot latentumu un izmaksas, kas saistītas ar atkārtotiem vaicājumiem, ļaujot modelim efektīvi un efektīvi koncentrēties uz jauna satura ģenerēšanu.
Atsauces:
[1.]
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3.]
:
[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-tiTutive-and-exhaustīvi
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxythfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnxpmbmxzpmbmnjwkfhqbxbdnxythfmxzpmbmnjzygchghg.pdftnxythfmxzpmbmnJzyghgChg.p.p
[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-learning/deploy-depseek-r1-distille-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/