Stratégia ukladania do vyrovnávacej pamäte v Deepseek-R1 podporuje špekulatívne dekódovanie výrazným znížením latencie a výpočtových nákladov spojených s opakovanými otázkami. Takto interagujú tieto dve komponenty:
Stratégia cachingu v Deepseek-R1
Deepseek-R1 využíva sofistikovaný mechanizmus ukladania do vyrovnávacej pamäte, ktorý ukladá často používanie výziev a reakcií. Tento systém ukladania do vyrovnávacej pamäte je navrhnutý tak, aby efektívne zvládol zásahy do vyrovnávacej pamäte, ako aj vyrovnávacia pamäť:
- Hity vyrovnávacej pamäte: Keď dotaz zhoduje s cache odpoveďou, systém načíta uložený výsledok namiesto toho, aby ho prepočítal. To nielen znižuje latenciu, ale tiež dramaticky znižuje náklady. Pokiaľ ide o zásahy do vyrovnávacej pamäte, náklady sú výrazne nižšie, na 0,014 USD za milión žetónov, v porovnaní s 0,14 USD za milión tokenov pre vynechané vyrovnávacie pamäte [1] [5].
- Cache Misses: Ak dotaz nezodpovedá žiadnej reakcii na uloženú cache, systém ju spracúva ako novú požiadavku. Avšak aj v takýchto prípadoch mechanizmus ukladania do vyrovnávacej pamäte pomáha znižovať potrebu redundantných výpočtov v priebehu času.
Špekulatívne dekódovanie v Deepseek-R1
Špekulatívne dekódovanie je technika, ktorá umožňuje Deepseek-R1 predpovedať viac tokenov paralelne, a nie postupne. Tento prístup urýchľuje generovanie textu znížením času stráveného čakaním na vygenerovanie a overenie každého tokenu [2] [10].
-Predikcia paralelných tokenov: DeepSeek-R1 používa predikciu viacerých tokov (MTP) na súčasné generovanie tokenov. Táto metóda zvyšuje rýchlosť inferencie bez ohrozenia koherencie, čím je obzvlášť efektívna pre generovanie textu na dlhodobé formy [2].
- Pravdepodobná kontrola dohody: Model akceptuje skôr predpovede založené na prahoch spoľahlivosti ako na presné zhody, čo znižuje mieru odmietnutia a zrýchľuje inferenciu [2].
Interakcia medzi ukladaním do vyrovnávacej pamäte a špekulatívnym dekódovaním
Stratégia ukladania do vyrovnávacej pamäte podporuje špekulatívne dekódovanie niekoľkými spôsobmi:
1. Znížená latencia: Rýchlym načítaním reakcií na uložené uložené v vyrovnávacej pamäti sa môže systém zamerať na generovanie nového obsahu pomocou špekulatívneho dekódovania, čím sa zachová celková účinnosť pri riešení opakovaných aj nových dotazov.
2. Nákladová efektívnosť: Úspora nákladov z ukladania do vyrovnávacej pamäte umožňuje používateľom prideliť viac zdrojov na špekulatívne dekódovanie, čo umožňuje rýchlejšie a efektívnejšie tvorba textu bez nadmerných nákladov.
3. Vylepšený výkon: Caching zaisťuje, že často dostupné prístupné informácie sú ľahko dostupné, čo dopĺňa paralelne predpovedanie tokenov predpovedania tokenov. Táto kombinácia zvyšuje výkon modelu v úlohách, ktoré si vyžadujú rýchle a presné generovanie textu.
Stručne povedané, stratégia vyrovnávacej pamäte v Deepseek-R1 optimalizuje použitie špekulatívneho dekódovania minimalizáciou latencie a nákladov spojených s opakovanými dotazmi, čo umožňuje modelu zamerať sa na efektívne a efektívne vytváranie nového obsahu.
Citácie:
[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/explording-deepseek-r1-smixture-of-experts-model-architect
[4] https://docs.openvino.ai/nightly/notebooks/deepseek-r1-with-terput.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-intuivey-and-exhaustively
[8] Htttps://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/Master/file/Data/gwKfHQBXBDNXSythfMxZPMBMBMNJBMNJYPDF/
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-Spececulation
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-on-on-amazon-sagemaker-using-usus-a-large-model-inference-container/