A DeepSeek-R1 gyorsítótárazási stratégiája támogatja a spekulatív dekódolást azáltal, hogy jelentősen csökkenti az ismételt lekérdezésekhez kapcsolódó késleltetési és számítási költségeket. Így működik ez a két komponens:
A gyorsítótárazási stratégia a DeepSeek-R1-ben
A DeepSeek-R1 egy kifinomult gyorsítótárazási mechanizmust alkalmaz, amelyet a gyakran használt utasítások és válaszok tárolnak. Ezt a gyorsítótárazási rendszert úgy tervezték, hogy mind a gyorsítótár -találatokat és a gyorsítótárat hatékonyan kezelje:
- Cache Hits: Ha egy lekérdezés megfelel a gyorsítótárazott válasznak, a rendszer visszaszerzi a tárolt eredményt, ahelyett, hogy újra kiszámítaná. Ez nem csak csökkenti a késési, hanem a költségeket is drámai módon. A gyorsítótár -találatok esetében a költségek szignifikánsan alacsonyabbak, 0,014 dollár / millió token, szemben a gyorsítótár -hiányosságok 0,14 dollár tokenjével [1] [5].
- Cache Misses: Ha a lekérdezés nem felel meg a gyorsítótárazott válaszoknak, a rendszer új kérésként dolgozza fel. Ugyanakkor még ilyen esetekben a gyorsítótárazási mechanizmus segít azáltal, hogy csökkenti a felesleges számítások szükségességét az idő múlásával.
Spekulatív dekódolás a mélyszám-R1-ben
A spekulatív dekódolás egy olyan technika, amely lehetővé teszi a DeepSeek-R1 számára, hogy több tokent párhuzamosan, nem pedig egymást követően előrejelzhessen. Ez a megközelítés felgyorsítja a szöveges generációt azáltal, hogy csökkenti az egyes tokenek generálásának és ellenőrzésének várakozásának eltöltött időt [2] [10].
-Párhuzamos token-előrejelzés: A DeepSeek-R1 a multi-token predikciót (MTP) használja a tokenek egyszerre történő előállításához. Ez a módszer javítja a következtetési sebességet anélkül, hogy veszélyeztetné a koherenciát, és ez különösen hatékony a hosszú formájú szöveggeneráláshoz [2].
- Valószínűségi megállapodás ellenőrzése: A modell inkább a konfidencia küszöbértékek alapján fogadja el az előrejelzéseket, nem pedig a pontos egyezések, ami csökkenti az elutasítási arányokat és felgyorsítja a következtetéseket [2].
A gyorsítótárazás és a spekulatív dekódolás közötti kölcsönhatás
A gyorsítótárazási stratégia többféle módon támogatja a spekulatív dekódolást:
1. csökkentett késés: A gyorsítótárazott válaszok gyors lekérdezésével a rendszer új tartalom előállítására összpontosíthat spekulatív dekódolással, ezáltal megőrizve az általános hatékonyságot az ismételt és az új lekérdezések kezelésében.
2. Költséghatékonyság: A gyorsítótárazásból származó költségmegtakarítás lehetővé teszi a felhasználók számára, hogy több forrást fordítsanak a spekulatív dekódolásra, lehetővé téve a gyorsabb és hatékonyabb szöveggenerációt anélkül, hogy túlzott költségeket jelentenek.
3. Javított teljesítmény: A gyorsítótárazás biztosítja, hogy a gyakran hozzáférhető információk könnyen rendelkezésre álljanak, ami kiegészíti a spekulatív dekódolás képességét a tokenek párhuzamos előrejelzésére. Ez a kombináció javítja a modell teljesítményét a gyors és pontos szöveges generáláshoz szükséges feladatok elvégzésében.
Összefoglalva: a DeepSeek-R1 gyorsítótárazási stratégiája optimalizálja a spekulatív dekódolás használatát azáltal, hogy minimalizálja az ismételt lekérdezésekhez kapcsolódó késleltetést és költségeket, lehetővé téve a modell számára, hogy az új tartalom hatékony és eredményes előállítására összpontosítson.
Idézetek:
[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-smixture-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-intitively-and-exhaustively
[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-self-distillation-turbo spekuláció
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a--Large-model-inference-container/