Deepseek-R1 vahemällu salvestusstrateegia toetab spekulatiivset dekodeerimist, vähendades märkimisväärselt korduvate päringutega seotud latentsusaja ja arvutuskulusid. Neid kahte komponenti interakteeruvad järgmiselt:
Vahemälu strateegia Deepseek-R1-s
Deepseek-R1 kasutab keerukat vahemällu salvestamise mehhanismi, mis salvestab sageli kasutatavaid viipeid ja vastuseid. See vahemällu salvestussüsteem on loodud nii vahemälude hittide käsitsemiseks kui ka vahemälu tõhusalt jätab:
- Vahemälu hitid: kui päring vastab vahemällu salvestatud vastusele, hangib süsteem selle ümber ümberehitamise asemel salvestatud tulemuse. See mitte ainult ei vähenda latentsusaega, vaid vähendab ka kulusid dramaatiliselt. Vahemälu tabamuste korral on kulud oluliselt madalamad, 0,014 dollarit miljoni tokeni kohta, võrreldes 0,14 dollariga miljoni tokeni kohta vahemälu vahelejäämise eest [1] [5].
- Vahemälu vahele jäävad: kui päring ei vasta vahemällu salvestatud vastusele, töötleb süsteem seda uue päringuna. Kuid isegi sellistel juhtudel aitab vahemällu salvestusmehhanism vähendada aja jooksul üleliigsete arvutuste vajadust.
Spekulatiivne dekodeerimine Deepseek-R1-s
Spekulatiivne dekodeerimine on tehnika, mis võimaldab DeepSEEK-R1-l ennustada mitut žetooni paralleelselt, mitte järjestikku. See lähenemisviis kiirendab teksti genereerimist, vähendades iga märgi genereerimiseks ja kontrollimiseks kulutatud aega [2] [10].
-Paralleelne sümboolne ennustus: Deepseek-R1 kasutab samaaegselt märkide genereerimiseks mitmetoimelist ennustust (MTP). See meetod suurendab järelduskiirust ilma sidusust kahjustamata, muutes selle eriti tõhusaks teksti teksti genereerimisel [2].
- Kokkuleppe tõenäosuslik kontrollimine: mudel aktsepteerib ennustusi, mis põhinevad usalduskünnistel, mitte täpsetel vastetel, mis vähendab tagasilükkamise määra ja kiirendab järeldusi [2].
Vahemälu ja spekulatiivse dekodeerimise koostoime
Vahemälustrateegia toetab spekulatiivset dekodeerimist mitmel viisil:
1. Vähendatud latentsus: vahemällu salvestatud vastuste kiire hankimisega saab süsteem keskenduda uue sisu genereerimisele, kasutades spekulatiivset dekodeerimist, säilitades seeläbi üldise tõhususe nii korduvate kui ka uudsete päringute käsitlemisel.
2. kuluefektiivsus: vahemällu salvestamise kulude kokkuhoid võimaldab kasutajatel eraldada rohkem ressursse spekulatiivsele dekodeerimisele, võimaldades kiiremat ja tõhusamat teksti genereerimist ilma liigsete kulude tekitamata.
3. Täiustatud jõudlus: vahemällu salvestamine tagab, et sageli on hõlpsasti kättesaadav teave, mis täiendab spekulatiivse dekodeerimise võimet paralleelselt märke ennustada. See kombinatsioon suurendab mudeli jõudlust ülesannetes, mis nõuavad kiiret ja täpset teksti genereerimist.
Kokkuvõtlikult võib öelda, et vahemällu salvestamise strateegia DeepSEEK-R1-s optimeerib spekulatiivse dekodeerimise kasutamist, minimeerides korduvate päringutega seotud latentsusaja ja kulusid, võimaldades mudelil keskenduda uue sisu tõhusaks ja tõhusaks genereerimisele.
Tsitaadid:
]
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
]
[4] https://docs.openvino.i
[5] https://api-docs.deepseek.com/news/news0802
]
]
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmbmnjzygchg
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
]
]