Chiến lược bộ nhớ đệm trong DeepSeek-R1 hỗ trợ giải mã đầu cơ bằng cách giảm đáng kể độ trễ và chi phí tính toán liên quan đến các truy vấn lặp đi lặp lại. Đây là cách hai thành phần này tương tác:
Chiến lược lưu trữ trong DeepSeek-R1
Deepseek-R1 sử dụng một cơ chế bộ nhớ đệm tinh vi lưu trữ các lời nhắc và phản hồi thường xuyên được sử dụng. Hệ thống bộ nhớ đệm này được thiết kế để xử lý cả các lần truy cập bộ nhớ cache và bộ đệm bỏ lỡ một cách hiệu quả:
- Bộ đệm truy cập: Khi một truy vấn khớp với phản hồi được lưu trong bộ đệm, hệ thống lấy kết quả được lưu trữ thay vì tính toán lại nó. Điều này không chỉ làm giảm độ trễ mà còn cắt giảm chi phí đáng kể. Đối với các lần truy cập bộ đệm, chi phí thấp hơn đáng kể, ở mức 0,014 đô la một triệu mã thông báo, so với 0,14 đô la một triệu mã thông báo cho bỏ lỡ bộ đệm [1] [5].
- Bộ nhớ cache bỏ lỡ: Nếu truy vấn không khớp với bất kỳ phản hồi được lưu trữ nào, hệ thống sẽ xử lý nó như một yêu cầu mới. Tuy nhiên, ngay cả trong những trường hợp như vậy, cơ chế bộ đệm giúp giảm nhu cầu tính toán dư thừa theo thời gian.
Giải mã đầu cơ trong DeepSeek-R1
Giải mã đầu cơ là một kỹ thuật cho phép Deepseek-R1 dự đoán nhiều mã thông báo song song, thay vì tuần tự. Cách tiếp cận này tăng tốc tạo văn bản bằng cách giảm thời gian chờ đợi cho mỗi mã thông báo được tạo và xác minh [2] [10].
-Dự đoán mã thông báo song song: DeepSeek-R1 sử dụng dự đoán đa điểm (MTP) để tạo mã thông báo đồng thời. Phương pháp này tăng cường tốc độ suy luận mà không ảnh hưởng đến sự gắn kết, làm cho nó đặc biệt hiệu quả đối với việc tạo văn bản dài [2].
- Kiểm tra thỏa thuận xác suất: Mô hình chấp nhận dự đoán dựa trên ngưỡng tin cậy thay vì khớp chính xác, giúp giảm tốc độ từ chối và tăng tốc độ suy luận [2].
Tương tác giữa bộ nhớ đệm và giải mã đầu cơ
Chiến lược bộ đệm hỗ trợ giải mã đầu cơ theo nhiều cách:
1. Giảm độ trễ: Bằng cách truy xuất các phản hồi được lưu trong bộ nhớ cache, hệ thống có thể tập trung vào việc tạo nội dung mới bằng cách sử dụng giải mã đầu cơ, do đó duy trì hiệu quả tổng thể trong việc xử lý cả các truy vấn lặp đi lặp lại và mới.
2. Hiệu quả chi phí: Tiết kiệm chi phí từ bộ đệm cho phép người dùng phân bổ nhiều tài nguyên hơn để giải mã đầu cơ, cho phép tạo văn bản nhanh hơn và hiệu quả hơn mà không phải chịu chi phí quá mức.
3. Hiệu suất được cải thiện: Bộ nhớ đệm đảm bảo rằng thông tin được truy cập thường xuyên có sẵn, bổ sung cho khả năng giải mã đầu cơ của các mã thông báo song song. Sự kết hợp này giúp tăng cường hiệu suất của mô hình trong các nhiệm vụ đòi hỏi phải tạo văn bản nhanh chóng và chính xác.
Tóm lại, chiến lược lưu trữ trong DeepSeek-R1 tối ưu hóa việc sử dụng giải mã đầu cơ bằng cách giảm thiểu độ trễ và chi phí liên quan đến các truy vấn lặp đi lặp lại, cho phép mô hình tập trung vào việc tạo nội dung mới một cách hiệu quả và hiệu quả.
Trích dẫn:
[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-mixture-of-experts-model-architecture
[4] https://docs.openvino.ai/nightly/notebooks/deepseek-r1-with-output.html
[5] https://api-docs.deepseek.com/news/news0802
.
[7] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitively-and-exhaustively
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speculation
.