„Deepseeek-R1“ talpyklos talpyklos strategija palaiko spekuliacinį dekodavimą, žymiai sumažindama vėlavimo ir skaičiavimo išlaidas, susijusias su pakartotinėmis užklausomis. Štai kaip sąveikauja šie du komponentai:
talpyklos strategija „Deepseek-R1“
„Deepseek-R1“ naudoja sudėtingą talpyklos talpyklos mechanizmą, kuriame kaupiami dažnai naudojami raginimai ir atsakymai. Ši talpyklos sistema yra sukurta taip, kad būtų galima tvarkyti tiek talpyklos hitus, tiek talpyklos, kuriai efektyviai praleidžiama:
- Talpyklos hitai: Kai užklausa atitinka talpyklos atsakymą, sistema nuskaito saugomą rezultatą, o ne perskaičiavo ją. Tai ne tik sumažina latenciją, bet ir dramatiškai sumažina išlaidas. Talpyklos hitams išlaidos yra žymiai mažesnės - 0,014 USD už milijoną žetonų, palyginti su 0,14 USD už milijoną žetonų už talpyklos praleidimus [1] [5].
- „Cache“ praleidžia: Jei užklausa neatitinka jokio talpyklos atsakymo, sistema ją apdoroja kaip naują užklausą. Tačiau net tokiais atvejais talpyklos mechanizmas padeda sumažinti nereikalingų skaičiavimų poreikį laikui bėgant.
Spekuliacinis dekodavimas „Deepseek-R1“
Spekuliacinis dekodavimas yra technika, leidžianti „Deepseek-R1“ numatyti kelis žetonus lygiagrečiai, o ne nuosekliai. Šis požiūris pagreitina teksto generavimą, sumažindamas laiką, praleistą laukiant kiekvieno žetono sugeneruojamo ir patikrinimo [2] [10].
-Lygiagrečios žetono prognozė: „Deepseek-R1“ naudoja daugialypę prognozę (MTP), kad sugeneruotų žetonus vienu metu. Šis metodas padidina išvadų greitį nepakenkdamas darnai, todėl jis yra ypač efektyvus ilgos formos teksto generavimui [2].
- Tikimybinis susitarimo tikrinimas: Modelis priima prognozes, pagrįstas pasitikėjimo slenksčiais, o ne tiksliomis atitikmenimis, o tai sumažina atmetimo rodiklius ir padidina išvadas [2].
sąveika tarp talpyklos ir spekuliacinio dekodavimo
Talpyklos strategija palaiko spekuliatyvų dekodavimą keliais būdais:
1. Sumažintas latentinis laikotarpis: greitai nuskaitydama talpyklos atsakymus, sistema gali sutelkti dėmesį į naujo turinio generavimą naudojant spekuliacinį dekodavimą, taip išlaikydama bendrą efektyvumą tvarkant pakartotines ir naujas užklausas.
2. Ekonominis efektyvumas: taupymas iš talpyklos išlaidų leidžia vartotojams skirti daugiau išteklių spekuliaciniam dekodavimui, įgalinant greitesnį ir efektyvesnį tekstą, nepatiriant per didelių išlaidų.
3. Patobulintas našumas: talpyklos talpykla užtikrina, kad dažnai prieinama informacija yra lengvai prieinama, o tai papildo spekuliacinio dekodavimo galimybes lygiagrečiai numatyti žetonus. Šis derinys pagerina modelio atlikimą atliekant užduotis, kurioms reikia greito ir tikslaus teksto generavimo.
Apibendrinant galima pasakyti, kad talpyklos strategija „Deepseek-R1“ optimizuoja spekuliacinio dekodavimo naudojimą, sumažinant latenciją ir išlaidas, susijusias su pakartotinėmis užklausomis, leidžiant modeliui efektyviai ir efektyviai sutelkti dėmesį į naujojo turinio generavimą.
Citatos:
[1] https://dev.to/fallon_jimmy/zero-code-guide-to-masterling-deepseek-r1-api-4e20
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://www.modular.com/ai-resources/exploring-deepseek-r1-slicture-of-experts-model-arhitcture
[4] https://docs.openvino.ai/nightly/noteBooks/deepseek-r1-with-uterppt.html
[5] https://api-docs.deepseek.com/news/news0802
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculations_decoding_performance_with/
[7] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuityviai-and-exhustly
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg.pdf?inline=true
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predbase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-urbo-speculation
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/depall-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/