Strategija predpomnjenja v Deepseek-R1 podpira špekulativno dekodiranje z znatno zmanjšanje zamud in računskih stroškov, povezanih s ponavljajočimi se poizvedbami. Tukaj je, kako medsebojno delujeta dva komponenta:
Strategija predpomnilnika v Deepseek-R1
Deepseek-R1 uporablja prefinjen mehanizem predpomnjenja, ki hrani pogosto uporabljene pozive in odzive. Ta predpomnilni sistem je zasnovan tako, da učinkovito ravna s predpomnilniki in predpomnilnik učinkovito zamudi:
- Cache zadetki: Ko se poizvedba ujema z predpomnjenim odgovorom, sistem pridobi shranjeni rezultat, namesto da bi ga preračunal. To ne samo zmanjšuje zamude, ampak tudi močno zmanjša stroške. Pri zaledju predpomnilnika so stroški znatno nižji, znašajo 0,014 USD na milijon žetonov v primerjavi z 0,14 dolarja na milijon žetonov za izpade predpomnilnika [1] [5].
- predpomnilnik zamudi: Če se poizvedba ne ujema z nobenim predpomnjenim odgovorom, ga sistem obdeluje kot novo zahtevo. Vendar tudi v takih primerih mehanizem predpomnjenja pomaga z zmanjšanjem potrebe po odvečnih izračunih sčasoma.
Špekulativno dekodiranje v Deepseek-R1
Špekulativno dekodiranje je tehnika, ki Deepseek-R1 omogoča napovedovanje več žetonov vzporedno, ne pa zaporedno. Ta pristop pospešuje ustvarjanje besedila z zmanjšanjem časa, porabljenega v čakanju na ustvarjanje in preverjanje vsakega žetona [2] [10].
-Vzporedna napoved žetona: Deepseek-R1 uporablja večkratno napoved (MTP) za ustvarjanje žetonov hkrati. Ta metoda povečuje hitrost sklepanja, ne da bi pri tem ogrozila skladnost, zaradi česar je še posebej učinkovita za ustvarjanje besedila v dolgi obliki [2].
- Preverjanje verjetnosti: Model sprejema napovedi na podlagi pragov zaupanja in ne na natančnih ujemanju, kar zmanjšuje stopnjo zavrnitve in pospeši sklepanje [2].
Interakcija med predpomnjenjem in špekulativnim dekodiranjem
Strategija predpomnjenja podpira špekulativno dekodiranje na več načinov:
1. Zmanjšana zamuda: S hitrim pridobivanjem predpomnjenih odzivov se lahko sistem osredotoči na ustvarjanje nove vsebine z uporabo špekulativnega dekodiranja in s tem ohrani splošno učinkovitost pri ravnanju z večkratnimi in novimi poizvedbami.
2. STROŠKAVNA Učinkovitost: Prihranki stroškov zaradi predpomnjenja uporabnikom omogočajo, da dodelijo več virov za špekulativno dekodiranje, kar omogoča hitrejšo in učinkovitejšo ustvarjanje besedila, ne da bi pri tem povzročili prekomerne stroške.
3. Izboljšana uspešnost: predpomnjenje zagotavlja, da so pogosto dostopne informacije, ki so na voljo pogosto dostopne informacije, kar dopolnjuje sposobnost špekulativnega dekodiranja, da vzporedno napoveduje žetone. Ta kombinacija izboljšuje delovanje modela pri nalogah, ki zahtevajo hitro in natančno ustvarjanje besedila.
Če povzamemo, strategija predpomnilnika v Deepseek-R1 optimizira uporabo špekulativnega dekodiranja z zmanjšanjem zamud in stroškov, povezanih s ponavljajočimi se poizvedbami, kar omogoča, da se model osredotoči na učinkovito in učinkovito ustvarjanje nove vsebine.
Navedbe:
[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-s-smarience-of-experts-model-Architecture
[4] https://docs.openvino.ai/nightly/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-intuitive-and-exhausto
[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://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-ssebce-distilacija-turbo-spekulacija
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/Deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-cainer/
