กลยุทธ์การแคชใน Deepseek-R1 สนับสนุนการถอดรหัสแบบเก็งกำไรอย่างไร

กลยุทธ์การแคชใน Deepseek-R1

Deepseek-R1 ใช้กลไกการแคชที่ซับซ้อนซึ่งจัดเก็บการแจ้งเตือนและการตอบสนองบ่อยครั้ง ระบบแคชนี้ออกแบบมาเพื่อจัดการทั้งแคชฮิตและแคชพลาดอย่างมีประสิทธิภาพ:

- แคชฮิต: เมื่อแบบสอบถามตรงกับการตอบสนองแคชระบบจะดึงผลลัพธ์ที่เก็บไว้แทนการคำนวณใหม่ สิ่งนี้ไม่เพียงช่วยลดเวลาแฝง แต่ยังลดค่าใช้จ่ายได้อย่างมาก สำหรับแคชฮิตค่าใช้จ่ายลดลงอย่างมีนัยสำคัญที่ 0.014 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นเทียบกับ 0.14 ดอลลาร์ต่อล้านโทเค็นสำหรับแคชพลาด [1] [5]

- แคชพลาด: หากแบบสอบถามไม่ตรงกับการตอบกลับแคชระบบจะประมวลผลเป็นคำขอใหม่ อย่างไรก็ตามแม้ในกรณีเช่นนี้กลไกการแคชก็ช่วยได้โดยการลดความจำเป็นในการคำนวณซ้ำซ้อนเมื่อเวลาผ่านไป

การถอดรหัสการเก็งกำไรใน Deepseek-R1

การถอดรหัสการเก็งกำไรเป็นเทคนิคที่ช่วยให้ Deepseek-R1 สามารถทำนายโทเค็นหลายตัวในแบบคู่ขนานแทนที่จะเป็นลำดับ วิธีการนี้เร่งการสร้างข้อความโดยลดเวลาที่ใช้ในการรอให้โทเค็นแต่ละตัวถูกสร้างและตรวจสอบ [2] [10]

-การทำนายโทเค็นแบบขนาน: Deepseek-R1 ใช้การทำนายแบบหลายเสา (MTP) เพื่อสร้างโทเค็นพร้อมกัน วิธีนี้ช่วยเพิ่มความเร็วในการอนุมานโดยไม่กระทบต่อการเชื่อมโยงกันทำให้มีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งสำหรับการสร้างข้อความแบบยาว [2]

- การตรวจสอบข้อตกลงความน่าจะเป็น: แบบจำลองยอมรับการคาดการณ์ตามเกณฑ์ความเชื่อมั่นมากกว่าการจับคู่ที่แน่นอนซึ่งจะช่วยลดอัตราการปฏิเสธและความเร็วในการอนุมาน [2]

ปฏิสัมพันธ์ระหว่างการแคชและการถอดรหัสการเก็งกำไร

กลยุทธ์การแคชสนับสนุนการถอดรหัสการเก็งกำไรในหลายวิธี:

1. เวลาแฝงที่ลดลง: โดยการดึงการตอบสนองแคชอย่างรวดเร็วระบบสามารถมุ่งเน้นไปที่การสร้างเนื้อหาใหม่โดยใช้การถอดรหัสแบบเก็งกำไรซึ่งจะรักษาประสิทธิภาพโดยรวมในการจัดการทั้งการค้นหาซ้ำและใหม่

2. ประสิทธิภาพด้านต้นทุน: การประหยัดต้นทุนจากการแคชช่วยให้ผู้ใช้สามารถจัดสรรทรัพยากรเพิ่มเติมให้กับการถอดรหัสการเก็งกำไรทำให้การสร้างข้อความเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยไม่ต้องเสียค่าใช้จ่ายมากเกินไป

3. ประสิทธิภาพที่ได้รับการปรับปรุง: การแคชทำให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลที่เข้าถึงได้บ่อยครั้งพร้อมใช้งานซึ่งเติมเต็มความสามารถของการถอดรหัสการเก็งกำไรในการทำนายโทเค็นในแบบคู่ขนาน ชุดค่าผสมนี้ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลในงานที่ต้องการการสร้างข้อความที่รวดเร็วและแม่นยำ

โดยสรุปกลยุทธ์การแคชใน Deepseek-R1 ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้การถอดรหัสการเก็งกำไรโดยการลดเวลาแฝงและค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการสืบค้นซ้ำ ๆ ทำให้แบบจำลองมุ่งเน้นไปที่การสร้างเนื้อหาใหม่อย่างมีประสิทธิภาพและมีประสิทธิภาพ

การอ้างอิง:
[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
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/
[7] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitively-and-exively
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnxsythffmxsythffmkmnxsythffmbmnxsythffmbmnxsythffmb
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speculation
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/