Deepseek-R1'deki önbellek stratejisi, tekrarlanan sorgularla ilişkili gecikme ve hesaplama maliyetlerini önemli ölçüde azaltarak spekülatif kod çözmeyi destekler. İşte bu iki bileşen nasıl etkileşime giriyor:
Deepseek-R1'de önbellek stratejisi
Deepseek-R1, sık kullanılan istemi ve yanıtları depolayan sofistike bir önbellek mekanizması kullanır. Bu önbellek sistemi, hem önbellek vuruşlarını hem de önbellek kaçırmalarını etkili bir şekilde işlemek için tasarlanmıştır:
- Önbellek isabetleri: Bir sorgu önbelleğe alınmış bir yanıtla eşleştiğinde, sistem depolanan sonucu yeniden hesaplamak yerine alır. Bu sadece gecikmeyi azaltmakla kalmaz, aynı zamanda maliyetleri önemli ölçüde azaltır. Önbellek isabetleri için maliyet, milyon jeton başına 0,014 $ 'dan önemli ölçüde düşüktür, önbellek özledim için milyon jeton başına 0.14 $' a kıyasla [1] [5].
- Cache Misses: Bir sorgu önbelleğe alınmış herhangi bir yanıtla eşleşmiyorsa, sistem bunu yeni bir istek olarak işler. Bununla birlikte, bu gibi durumlarda bile, önbellek mekanizması zaman içinde gereksiz hesaplamalar ihtiyacını azaltarak yardımcı olur.
Deepseek-R1'de spekülatif kod çözme
Spekülatif kod çözme, Deepseek-R1'in sırayla değil, çoklu jetonları paralel olarak tahmin etmesine izin veren bir tekniktir. Bu yaklaşım, her bir jetonun oluşturulması ve doğrulanması için harcanan süreyi azaltarak metin üretimini hızlandırır [2] [10].
-Paralel jeton tahmini: Deepseek-R1 aynı anda jetonlar oluşturmak için çoklu eğimli tahmin (MTP) kullanır. Bu yöntem, tutarlılıktan ödün vermeden çıkarım hızını arttırır, bu da uzun biçimli metin üretimi için özellikle etkilidir [2].
- Olasılıksal Anlaşma Kontrolü: Model, kesin eşiklerden ziyade güven eşiklerine dayalı tahminleri kabul eder, bu da ret oranlarını azaltır ve çıkarım hızını hızlandırır [2].
Önbellek ve spekülatif kod çözme arasındaki etkileşim
Önbellekleme stratejisi, spekülatif kod çözmeyi çeşitli şekillerde desteklemektedir:
1. Azaltılmış gecikme: Önbelleğe alınmış yanıtları hızlı bir şekilde alarak, sistem spekülatif kod çözme kullanarak yeni içerik üretmeye odaklanabilir, böylece hem tekrarlanan hem de yeni sorguların işlenmesinde genel verimliliği koruyabilir.
2. Maliyet verimliliği: Önbellekleme maliyet tasarrufu, kullanıcıların spekülatif kod çözmeye daha fazla kaynak tahsis etmelerini sağlar ve aşırı maliyetlere neden olmadan daha hızlı ve daha verimli metin üretimi sağlar.
3. Geliştirilmiş Performans: Önbellekleme, spekülatif kod çözmenin tokenleri paralel olarak tahmin etme yeteneğini tamamlayan sık sık erişilen bilgilerin kolayca kullanılabilmesini sağlar. Bu kombinasyon, modelin hızlı ve doğru metin üretimi gerektiren görevlerdeki performansını artırır.
Özetle, Deepseek-R1'deki önbellek stratejisi, tekrarlanan sorgularla ilişkili gecikmeyi ve maliyetleri en aza indirerek spekülatif kod çözme kullanımını optimize eder ve modelin yeni içerik verimli ve etkili bir şekilde üretilmesine odaklanmasını sağlar.
Alıntılar:
[1] https://dev.to/fallon_jimmy/zero-code-on-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-chixthe-of-experts-model-architecture
[4] https://docs.openvino.ai/nightly/notebooks/deepseek-r1-withut.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-ionitive- ve-xhaustily
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbmbzbzzzzygchg/gwkfhqbxbdnxsythfmfmschg?
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-inga--large-model-inence-container/