വിപ്ലവകരമായ ശ്രദ്ധാ സംവിധാനങ്ങളെക്കുറിച്ച് ("revolutionary" attention mechanisms) പറയുന്നത് കേൾക്കുമ്പോൾ എല്ലാവരും ഒരു മാന്ത്രികനെ കാണുന്നത് പോലെ തലയാട്ടും, എന്നിട്ട് ആരും തങ്ങളോട് ആ തന്ത്രം വിശദീകരിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടരുതെന്ന് നിശബ്ദമായി പ്രതീക്ഷിക്കും. DeepSeek Sparse Attention (DSA) അത്തരത്തിലുള്ള ഒരു തന്ത്രമാണ് - ബുദ്ധിപരവും വേഗതയുമുള്ളതും, സൂക്ഷ്മമായി നിരീക്ഷിച്ചാൽ നൂറുകണക്കിന് പേജുകളിലെ ഗണിതമില്ലാതെ തന്നെ മനസ്സിലാക്കാവുന്നതുമാണ്. ഇതിന്റെ വാഗ്ദാനം: ബുദ്ധി നിലനിർത്തുക, കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ചിലവ് കുറയ്ക്കുക. യാഥാർത്ഥ്യം: ഇത് സാഹചര്യങ്ങൾക്കനുസരിച്ച് മാറാം, പക്ഷേ ഈ പ്രാവശ്യം ഇതിലെ പോരായ്മകൾ പോലും വളരെ മികച്ചതായി തോന്നുന്നു.
നമുക്ക് കാര്യം വ്യക്തമാക്കാം: വലിയ ഭാഷാ മോഡലുകൾക്ക് (large language models) പ്രധാനപ്പെട്ട കാര്യങ്ങളിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കാനുള്ള ഒരു മാർഗ്ഗമാണ് DSA. ഏകദേശം എന്ന രീതിയിലല്ല. അല്ലെങ്കിൽ "ഒരുപക്ഷേ ഇത് പ്രസക്തമാകും" എന്ന രീതിയിലുമല്ല. ഇത് മികച്ച രീതിയിലുള്ള സ്പാർസ് ശ്രദ്ധാ പദ്ധതിയാണ് (fine-grained sparse attention scheme). പഴയ മോഡലിന്റെ ശ്രദ്ധ എല്ലാ വാക്കുകളും പരസ്പരം കണ്ണിൽ നോക്കുന്ന ഒരു മുറിയായിരുന്നെങ്കിൽ, DSA അതിനെ അന്തർമുഖർക്ക് വളരാൻ കഴിയുന്ന ഒരു പാർട്ടിയാക്കി മാറ്റുന്നു: നേരിട്ടുള്ള വഴികൾ, അർത്ഥമില്ലാത്ത സംഭാഷണങ്ങൾ കുറവ്, വളരെ കുറഞ്ഞ ശബ്ദം മാത്രം.
എന്താണ് DeepSeek Sparse Attention, ശരിക്കും?
DSA എന്നത് ഒരു സ്പാർസ് ശ്രദ്ധാ സംവിധാനമാണ് (sparse attention mechanism). ഇത് സ്വയം ശ്രദ്ധയുടെ (self-attention) കമ്പ്യൂട്ടേഷണൽ കോംപ്ലക്സിറ്റി O(L²) ൽ നിന്ന് O(Lk) ആയി കുറയ്ക്കുന്നു, ഇവിടെ L എന്നത് സീക്വൻസിൻ്റെ നീളവും k എന്നത് ഓരോ ടോക്കണുകൾക്കും "കീപ്റ്റ്" കണക്ഷനുകളുടെ എണ്ണവുമാണ് - തിരഞ്ഞെടുത്തതും പ്രസക്തമെന്ന് കരുതുന്നതുമായ അയൽക്കാർ. അതാണ് ഒറ്റവരിയിലുള്ള ആശയം. കൂടുതൽ ഗണിതമില്ല, കൂടുതൽ അർത്ഥം: ഓരോ ടോക്കണും മറ്റ് ടോക്കണുകളുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുന്നതിനുപകരം, DSA ഒരു ഉപവിഭാഗം തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു - അയൽക്കാർ, തലകൾ, വിൻഡോകൾ, "ആങ്കറുകൾ", മോഡലിന് ഏറ്റവും യുക്തിസഹമായ ഹ്യൂറിസ്റ്റിക് അല്ലെങ്കിൽ പഠിച്ച പോളിസി - അതിനാൽ സമയം വെറുതെ കളയേണ്ടതില്ല.
ഇത് കേൾക്കുമ്പോൾ പരിചിതമായി തോന്നുന്നുണ്ടെങ്കിൽ, അത് ശരിയാണ്: സ്പാർസ് ശ്രദ്ധ (sparse attention) പുതിയ കാര്യമല്ല. നമുക്ക് Longformer, BigBird, block-sparse kernels, കൂടാതെ ഡസൻ കണക്കിന് "പ്രാദേശിക + ആഗോള" ഹൈബ്രിഡുകൾ ഉണ്ട്. സാധാരണ പ്രശ്നം എന്തെന്നാൽ, സ്പാർസ് പാറ്റേണുകൾക്ക് റീക്കോൾ ചോർച്ചയുണ്ടാകുന്നു (അവ വൈക്കോൽ കൂനയിൽ സൂചി നഷ്ടപ്പെടുത്തുന്നു), അല്ലെങ്കിൽ അവ കാര്യക്ഷമമായി നടപ്പിലാക്കാൻ വളരെ ബുദ്ധിമുട്ടാണ്. DSA-യുടെ പ്രധാന അവകാശവാദം ഇരട്ടിയാണ്: ഒന്നാമതായി, സ്പാർസിറ്റി പാറ്റേൺ സാധാരണ ബ്ലോക്ക് സ്പാർസിറ്റിയേക്കാൾ മികച്ചതും കൂടുതൽ അഡാപ്റ്റീവുമാണ്; രണ്ടാമതായി, ഇത് യഥാർത്ഥ ഇൻഫറൻസ് സ്റ്റാക്കുകളിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്ന രീതിയിൽ എൻഡ്-ടു-എൻഡ് നടപ്പിലാക്കിയിട്ടുണ്ട് - vLLM ഉൾപ്പെടെ.
ഉൾക്കാഴ്ച: മിന്നൽ സൂചിക, പുൽത്തകിടി വെട്ടി യന്ത്രമല്ല
ഞാൻ കണ്ടതിൽ വച്ച് ഏറ്റവും സഹായകരമായ സാമ്യം: DSA ഒരു മിന്നൽ സൂചിക പോലെ പ്രവർത്തിക്കുന്നു. ഇത് വയൽ മുഴുവൻ വെട്ടി വൃത്തിയാക്കുന്നില്ല; പ്രധാനമായതിലേക്ക് കുതിക്കുന്നു - ഒരു നല്ല എഡിറ്റർ മൂന്ന് ഖണ്ഡികകൾ വെട്ടി ഒരു വാക്യം മാത്രം നിലനിർത്തുന്നത് പോലെ. ഈ സിസ്റ്റം ഓരോ ടോക്കണുകൾക്കും ഉയർന്ന സിഗ്നൽ കണക്ഷനുകളുടെ ഒരു ചെറിയ സെറ്റ് സൂക്ഷിക്കുന്നു - ചില പ്രസക്തി സ്കോറിംഗ് അനുസരിച്ചുള്ള ടോപ്പ്-k എന്ന് കരുതുക - കൂടാതെ ദീർഘദൂര കോഹെറൻസ് ഇല്ലാതാകാതിരിക്കാൻ ഒരു നേരിയ ബാക്ക്ബോൺ ഘടനയും (പ്രാദേശിക വിൻഡോകൾ, ആനുകാലിക ആഗോള ടോക്കണുകൾ).
എഞ്ചിനീയർമാർ സാമ്യത്തിന് ശേഷമുള്ള ഭാഗത്തെക്കുറിച്ച് ശ്രദ്ധിക്കുന്നു: പ്രവർത്തനപരമായി "പ്രസക്തി" എന്നാൽ എന്താണ് അർത്ഥമാക്കുന്നത്? സ്ഥാനാർത്ഥി കീകൾ സാമീപ്യവും മുൻഗണനയും അനുസരിച്ച് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്ന ഹ്യൂറിസ്റ്റിക്കുകളെക്കുറിച്ചും, തുടർന്ന് ആ സ്ഥാനാർത്ഥികൾക്കിടയിൽ ഒതുക്കമുള്ള ശ്രദ്ധ നൽകുന്നതിനെക്കുറിച്ചും വിവിധ DSA എഴുത്തുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഇതൊരു മാMagic ിക്കല്ല; ഇതൊരു ട്രയാജ് ആണ്. നിങ്ങൾ വ്യക്തമായ അയൽക്കാരെ നിലനിർത്തുന്നു (ഭാഷയ്ക്ക് പ്രാദേശിക സന്ദർഭം മിക്കപ്പോഴും ഉപയോഗപ്രദമാണ്), ആഗോള "ലാൻഡ്മാർക്കുകൾ" ചേർക്കുന്നു, കൂടാതെ വാഗ്ദാനമായ വിൻഡോയ്ക്ക് പുറത്തുള്ള ടോക്കണുകളിലേക്ക് സെലക്ടീവായി ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഇതിൻ്റെ ഫലമായി, റീക്കോൾ കുറയ്ക്കാതെ തന്നെ തിരയൽ ഇടം വലുപ്പം കുറയ്ക്കുന്നു. ഇത് ശരിയായി ചെയ്യുമ്പോൾ, ഇതൊരു വെട്ടിച്ചുരുക്കലായി തോന്നുന്നില്ല, മറിച്ച് നല്ല മര്യാദയായി തോന്നുന്നു.
ഗണിതം, മിനിമലിസ്റ്റ് പതിപ്പ്
- Full self-attention: O(L²d), ഇവിടെ d എന്നത് ഹെഡ് ഡൈമൻഷനാണ്.
- DSA: O(Lkd). ഫിക്സഡ് k-ക്ക്, ഇത് L-ൽ ലീനിയർ ആണ്. ഇത് വലിയ കോൺടെക്സ്റ്റുകൾക്ക് പ്രധാനമാണ്. 128K ടോക്കണുകളിൽ, നിങ്ങളുടെ GPU ബില്ലിന് നന്ദി പറയാം.
- ഓരോ ടോക്കണിനും മോഡൽ ഒരു ഡൈനാമിക് കാൻഡിഡേറ്റ് സെറ്റ് നിലനിർത്തുന്നു. കാൻഡിഡേറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നതിനും അവർക്കിടയിൽ ശ്രദ്ധിക്കുന്നതിനും നിങ്ങൾ പണം നൽകണം. കാൻഡിഡേറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് വെക്റ്ററൈസ് ചെയ്യുകയും കാഷെ-അവെയർ ആക്കുകയും ചെയ്താൽ നിങ്ങൾക്ക് വിജയിക്കാം; അല്ലെങ്കിൽ നിങ്ങൾ ഒരു ബലൂൺ ഞെരുക്കുകയാണ്.
എല്ലാ സ്പാർസ് രീതികളിലെയും സമ്മർദ്ദം ഇതാണ്: അസിംപ്റ്റോട്ടിക്സ് കുറയ്ക്കുക, എന്നാൽ നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാ മൂവ്മെൻ്റിലും കേർണൽ ലോഞ്ച് ഓവർഹെഡിലും അത് വീണ്ടും അവതരിപ്പിക്കരുത്. DSA-യെ ചുറ്റിപ്പറ്റിയുള്ള നടപ്പാക്കലുകൾ കേർണൽ-ലെവൽ പിന്തുണയ്ക്കും ഷെഡ്യൂളർ സംയോജനത്തിനും ഊന്നൽ നൽകുന്നു, കൂടാതെ വിന്യാസ ക്രമീകരണങ്ങളിൽ ഇത് യാഥാർത്ഥ്യമാക്കുന്നതിന് vLLM പിന്തുണ ലഭിക്കുന്നതായി സമീപകാല പോസ്റ്റുകൾ കാണിക്കുന്നു.
എന്തുകൊണ്ട് DSA ഇപ്പോൾ പ്രധാനമാകുന്നു?
കാരണം വലിയ കോൺടെക്സ്റ്റ് പുതിയ സ്ക്രീൻ സൈസ് യുദ്ധമാണ്. എല്ലാവർക്കും 200K ടോക്കണുകളും അതിൽ കൂടുതലും വേണം - സ്ക്രിപ്റ്റുകൾ, കോഡ്ബേസുകൾ, നിങ്ങളുടെ മനസ്സാക്ഷിക്ക് തുല്യമായ PDF-കൾ. അത്രയും വലിയ ലെങ്തിൽ ക്വാഡ്രാറ്റിക് ശ്രദ്ധ (Quadratic attention) ലേറ്റൻസി, ത്രൂപുട്ട്, ചെലവ് എന്നിവയ്ക്ക് ഒട്ടും നല്ലതല്ല. നിങ്ങൾക്ക് ബുദ്ധിപരമായ ചങ്കിംഗും വീണ്ടെടുക്കലും ഉപയോഗിച്ച് ഇതിനെ മറികടക്കാൻ സാധിക്കും, എന്നാൽ അത് നിങ്ങളുടെ കാറിൽ ഒരു പുസ്തക ഷെൽഫ് സ്ഥാപിക്കുന്നത് പോലെയാണ്, കാരണം നിങ്ങളുടെ ട്രങ്ക് നിറഞ്ഞു കൊണ്ടേയിരിക്കുന്നു. DSA-യുടെ വാദം ലളിതമാണ്: ശ്രദ്ധിക്കുന്നതിനുള്ള യഥാർത്ഥ നടപടി വിഡ്ഢിത്തപരമായി ചെലവേറിയതാക്കാതിരിക്കുക.
ഒരു അധിക നേട്ടം സ്ഥിരതയാണ്. വളരെ വലിയ സീക്വൻസുകളിലുള്ള പൂർണ്ണ ശ്രദ്ധ സംഖ്യാപരമായി സ്പർശിക്കാവുന്നതും മെമ്മറിയിൽ ശബ്ദമുണ്ടാക്കുന്നതുമാണ്. സ്പാർസ് ശ്രദ്ധ വർക്കിംഗ് സെറ്റ് കുറയ്ക്കുകയും ദുർബലമായ ജോഡി സ്കോറുകളിൽ മുങ്ങിപ്പോകുന്നതിലൂടെ മോഡൽ "മറന്നുപോകാനുള്ള" സാധ്യത കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. നിങ്ങൾ ഒരു ബാക്ക്ബോൺ ഘടനയും അതിനു മുകളിൽ അഡാപ്റ്റീവിറ്റിയുടെ ഒരു ചെറിയ ഭാഗവും നിലനിർത്തുന്നു. ഇത് ഒരു പ്രായോഗിക ഒത്തുതീർപ്പാണ്, അത് ഒരു പേപ്പർ ഡെമോ എന്നതിലുപരി ഒരു എഞ്ചിനീയറിംഗ് തീരുമാനമായി തോന്നുന്നു.
സ്പാർസ് മൃഗശാലയിൽ DSA എവിടെയാണ് ചേരുന്നത്
- ഫിക്സഡ് പാറ്റേണുകൾ (പ്രാദേശിക വിൻഡോകൾ, ഡിലേഷൻസ്): വേഗതയേറിയത്, പക്ഷേ ദുർബലമാണ്. നിങ്ങളുടെ ഭാഗ്യത്തിന് പരിധിയില്ലാത്ത സാധ്യതകളുണ്ടെങ്കിൽ ദീർഘദൂര ക്രോസ്-റഫറൻസുകൾ നഷ്ടപ്പെടുത്തുന്നു.
- ആഗോള ടോക്കണുകൾ: ആങ്കറുകൾ ചേർക്കുന്നു. മികച്ചത്, പക്ഷേ വ്യക്തമായ വിശദീകരണമില്ലാത്തത്. നിങ്ങൾക്ക് എല്ലാത്തിലും ഒരു "CLS" ഒട്ടിച്ചിട്ട് അതിനെ റീക്കോൾ എന്ന് വിളിക്കാൻ കഴിയില്ല.
- പഠിച്ച പോളിസികൾ വഴിയുള്ള റൂട്ടിംഗ്: സാധ്യതയനുസരിച്ച് മികച്ചത്, പ്രവർത്തനപരമായി കുഴപ്പങ്ങൾ നിറഞ്ഞത്. പരിശീലനത്തിലെ സങ്കീർണ്ണതകളും ദുർബലമായ അനുമാനങ്ങളും.
- DSA-യുടെ മികച്ച ഹൈബ്രിഡ്: പ്രാദേശികത, ഘടനാപരമായ ഗ്ലോബലുകൾ, ഉയർന്ന സിഗ്നൽ പിക്കുകൾ എന്നിവ മിക്സ് ചെയ്ത് ഓരോ ടോക്കണിനും ഒതുക്കമുള്ള ഒരു കാൻഡിഡേറ്റ് സെറ്റ് ഉണ്ടാക്കുക. ബുദ്ധിപരമായിരിക്കുക എന്നതല്ല ഇതിൻ്റെ ലക്ഷ്യം - നിങ്ങളുടെ ലേറ്റൻസിയും ഗുണനിലവാരവും ഒരുപോലെ വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിന് സ്ഥിരമായി നല്ല നിലവാരം പുലർത്തുക എന്നതാണ്.
പ്രകടനം: O(L²) ടാക്സ് റീഫണ്ട്
ഇതുവരെയുള്ള കവറേജ് ഗണ്യമായ ചെലവ് കുറയ്ക്കൽ അവകാശപ്പെടുന്നു - "പകുതിയായി" കുറയ്ക്കുന്ന ചെലവുകൾ എടുത്തുപറയുന്നു - എന്നാൽ കൃത്യമായ സംഖ്യയല്ല പ്രധാനം, ദൈർഘ്യമേറിയ പ്രോംപ്റ്റുകൾക്കും ഉയർന്ന കൺകറൻസിക്കും സ്കെയിലിംഗ് കർവ് വീണ്ടും സാധ്യമായതിലേക്ക് വളയുന്നു എന്നതാണ്.. നിങ്ങളുടെ വർക്ക്ലോഡുകൾ:
- 100+ പേജുകളുള്ള RAG, ഡോക്യുമെൻ്റ് ചാറ്റ്,
- മൾട്ടി-ഫയൽ കോഡ് നാവിഗേഷൻ,
- Tool-using ഏജൻ്റുമാർ, വലിയ സ്ക്രാച്ച്പാടുകൾ സൂക്ഷിക്കുന്നവർ,
...DSA ഓരോ ടോക്കണിനുമുള്ള കമ്പ്യൂട്ടിംഗും മെമ്മറിയും കുറയ്ക്കുന്നു. വിൻഡോഡ് ഹാക്കുകളുടെ ഒരു പരേഡ് നടത്തുന്നതിനുപകരം, സന്ദർഭം എവിടെയാണോ ഉപയോഗപ്രദമാകുന്നത് അവിടെയ്ക്ക് മാറ്റാൻ നിങ്ങൾക്ക് കഴിയും. ആദ്യകാല vLLM പിന്തുണ ഇത് വെറും ബെഞ്ച്-ബ്ലിംഗ് അല്ലെന്ന് സൂചിപ്പിക്കുന്നു - ആളുകൾ മോഡലുകൾ വിന്യസിക്കുന്നിടത്ത് ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നു..
പോരായ്മകൾ (മറ്റൊരുതരത്തിൽ ആരും ചൊവ്വാഴ്ച വിജയം പ്രഖ്യാപിക്കരുതാത്തത് എന്തുകൊണ്ട്)
- കാൻഡിഡേറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കൽ സൗജന്യമല്ല. തിരഞ്ഞെടുക്കാനുള്ള റുട്ടീൻ കാഷെ ലൈനുകളിൽ തട്ടുകയോ CPU-GPU പിംഗ്-പോംഗിലേക്ക് തള്ളിയിടുകയോ ചെയ്താൽ നിങ്ങളുടെ സ്പാർസിറ്റി വിജയം ഇല്ലാതാകും.
- k എന്നത് ഒരു ബഡ്ജറ്റാണ്, ജന്മാവകാശമല്ല. വളരെ ചെറുതാണെങ്കിൽ പ്രധാനപ്പെട്ട ക്രോസ്-റെഫറൻസുകൾ നഷ്ടപ്പെടും. വളരെ വലുതാണെങ്കിൽ നിങ്ങൾ ഡെൻസിലേക്ക് മടങ്ങിയെത്തും.
- പരിശീലനവും ഇൻഫറൻസും തമ്മിലുള്ള പൊരുത്തമില്ലായ്മ. നിങ്ങളുടെ മോഡൽ ഡെൻസായി പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ഇൻഫറൻസിൽ സ്പാർസായി പ്രവർത്തിപ്പിക്കുകയും ചെയ്താൽ ഗുണനിലവാരത്തിൽ വ്യത്യാസം പ്രതീക്ഷിക്കാം. DSA-യുടെ ശക്തമായ ഫലങ്ങൾ കാണിക്കുന്നത് സ്പാർസിറ്റി പരിശീലനത്തിൻ്റെ ഭാഗമായിരിക്കുമ്പോളാണ്, അല്ലാതെ വിളമ്പുന്ന സമയത്തെ അലങ്കാരമായിരിക്കുമ്പോളല്ല.
- Long-tail വിചിത്രത. സ്പാർസ് പാറ്റേണുകൾ ചിലപ്പോൾ 30K ടോക്കണുകൾക്ക് ശേഷമുള്ള തിരിച്ചുവരവിൽ പിഴയ്ക്കുന്നു. നല്ല ഹൈബ്രിഡുകൾ ആനുകാലിക ഗ്ലോബലുകളോ പഠിച്ച ആങ്കറുകളോ ഉപയോഗിച്ച് അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നു.
ഇതെല്ലാം കേൾക്കുമ്പോൾ ഒരു പുസ്തകത്തിന് നല്ലൊരു സൂചിക ഉണ്ടാക്കുന്നതുപോലെ തോന്നുന്നുണ്ടെങ്കിൽ അത് ശരിയാണ്. വളരെ ചെറുതാണെങ്കിൽ നിങ്ങൾക്ക് ഒന്നും കണ്ടെത്താൻ കഴിയില്ല; വളരെ വലുതാണെങ്കിൽ അത് വീണ്ടും പുസ്തകം തന്നെയാണ്.
എന്താണ് നിലനിർത്തേണ്ടതെന്ന് DSA എങ്ങനെ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്
വിശദാംശങ്ങൾ നടപ്പിലാക്കുന്നതിനനുസരിച്ച് വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു, പക്ഷേ പ്ലേബുക്ക് ഇപ്രകാരമാണ്:
- പ്രാദേശിക വിൻഡോ: ഒരു സ്ലൈഡിംഗ് വിൻഡോയ്ക്കുള്ളിലെ അയൽക്കാരെ നിലനിർത്തുക - മിക്ക ഭാഷാ ഘടനയും പ്രാദേശികമാണ്. 2) ആനുകാലിക/ആഗോള ടോക്കണുകൾ: എപ്പോഴും ആഗോളതലത്തിൽ കണക്ട് ചെയ്യുന്ന റെഗുലർ "ബീക്കണുകൾ" ചേർക്കുക. 3) സാലിയൻസ് സ്കോറിംഗ്: അധിക ദൂരെയുള്ള ടോക്കണുകൾ തിരഞ്ഞെടുക്കാൻ മുൻ ലെയർ ആക്ടിവേഷനുകൾ, കാഷെഡ് ഇമ്പോർട്ടൻസ് അല്ലെങ്കിൽ ടോപ്പ്-k സിമിലാരിറ്റി പോലുള്ള ഏകദേശ കണക്കുകൂട്ടലുകൾ പോലുള്ള ലളിതമായ സിഗ്നലുകൾ ഉപയോഗിക്കുക. 4) ഒതുക്കമുള്ള ശ്രദ്ധ: നിലനിർത്തുന്ന സെറ്റിന്റെ യൂണിയനിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധിക്കുക. 5) ഓരോ ലെയറിലും ആവർത്തിക്കുക, വ്യത്യസ്ത തലകൾക്ക് വ്യത്യസ്ത ഘടനകൾ ഇഷ്ടപ്പെടാൻ അനുവദിക്കുക.
ഇതൊരു യാഥാസ്ഥിതികത്വമല്ല; ഇത് പ്രവർത്തിക്കാൻ സാധ്യതയുള്ള ഏറ്റവും കുറഞ്ഞ കാര്യമാണ്. ആധുനിക ഇൻഫറൻസ് സ്റ്റാക്കുകളിൽ പ്രവർത്തനപരമായ പിന്തുണ ലഭിക്കുന്നതിനാൽ ഇത് പ്രവർത്തിക്കുന്നുവെന്ന് തോന്നുന്നു..
DSA vs. ചങ്കിംഗ് vs. വീണ്ടെടുക്കൽ: നിങ്ങളുടെ ഇഷ്ടത്തിനനുസരിച്ച് തിരഞ്ഞെടുക്കുക
- наїв ചങ്കിംഗ്: വേഗതയേറിയത്, പക്ഷേ വിഡ്ഢിത്തം - കോൺടെക്സ്റ്റ് അതിരുകൾ കുത്തനെയുള്ളതായി മാറുന്നു. ത്രൂപുട്ടിന് നല്ലത്, എന്നാൽ സൂക്ഷ്മമായ ഒന്നിനും നല്ലതല്ല.
- വീണ്ടെടുക്കൽ-വർദ്ധിപ്പിച്ച ഉത്പാദനം: മികച്ചത്, പക്ഷേ ദുർബലമാണ് - ജനറേറ്റർക്ക് പിന്നീട് എന്താണ് ആവശ്യമെന്ന് റീട്രീവർ ഓർമ്മിക്കുന്നതിനെ ആശ്രയിച്ചിരിക്കുന്നു.
- DSA-ശൈലിയിലുള്ള സ്പാർസ് ശ്രദ്ധ: മുഴുവൻ ത്രെഡും കോൺടെക്സ്റ്റിൽ നിലനിർത്തുന്നു, കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് എവിടെയാണോ ആവശ്യമുള്ളത് അവിടെ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുന്നു. ഇത് വീണ്ടെടുക്കലിന് പകരമാവുന്നില്ല; ഇത് വീണ്ടെടുക്കലിനെ അത്രയധികം ആവശ്യമില്ലാത്ത ഒന്നാക്കി മാറ്റുന്നു.
സത്യസന്ധമായ പരിഹാരം ഒരു മിശ്രിതമാണ്: പ്രസക്തമായ ഡോക്യുമെൻ്റുകൾ വലിച്ചെടുക്കാൻ വീണ്ടെടുക്കൽ, ഉരുകിപ്പോകാതെ വലിയ സീക്വൻസുകളിൽ ചിന്തിക്കാൻ സ്പാർസ് ശ്രദ്ധ. നിങ്ങളുടെ ക്ലൗഡ് ബില്ലിനെ വെറുക്കാതെ തന്നെ നിങ്ങൾക്ക് രണ്ടും ചെയ്യാൻ കഴിയും.
ഗുണമേന്മ: ഇതിന് ഇപ്പോളും മനസ്സിലാക്കാൻ സാധിക്കുമോ?
ഒരു മില്യൺ ഡോളർ ചോദ്യം ഇതാണ്, സ്പാർസ് ശ്രദ്ധ വാക്യങ്ങൾക്കിടയിലുള്ള അർത്ഥം നിശബ്ദമായി ഒഴിവാക്കുന്നുണ്ടോ എന്നത്. DeepSeek മോഡലുകളെക്കുറിച്ചുള്ള ആദ്യകാല റിപ്പോർട്ടുകൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, മോഡൽ അർത്ഥമില്ലാത്ത ജോഡി സ്കോറുകളിൽ സാധ്യതയുള്ള കാര്യങ്ങൾ പാഴാക്കാത്തതിനാൽ വലിയ കോൺടെക്സ്റ്റിൽ ഗുണനിലവാരം നിലനിർത്തുന്നു അല്ലെങ്കിൽ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നു എന്നാണ്. പ്രോംപ്റ്റിലൂടെ മോഡലിന് വിശ്വസനീയമായ ഒരു ബാക്ക്ബോൺ ഉണ്ടാക്കാൻ k-യും ആഗോള ഘടനയും ട്യൂൺ ചെയ്യുക എന്നതാണ് ഇതിലെ തന്ത്രം. കൂടാതെ, സ്പാർസിറ്റിയോടെയുള്ള പരിശീലനം പ്രധാനമാണ് - മോഡലുകൾ അതിനനുസരിച്ച് മാറുന്നു. ഇത് മാനുവൽ ട്രാൻസ്മിഷനോടുകൂടി ഡ്രൈവ് ചെയ്യാൻ പഠിക്കുന്നത് പോലെയാണ്; നിങ്ങൾക്ക് താളം കിട്ടിയാൽ പിന്നെ ഓട്ടോയെ മിസ്സ് ചെയ്യില്ല.
വിന്യാസ യാഥാർത്ഥ്യം: കേർണലുകൾ, കാഷെകൾ, ഷെഡ്യൂളറുകൾ
vLLM പിന്തുണയുടെ കാര്യം എടുത്തുപറയേണ്ടതാണ്: DSA ഒരു പേപ്പർ തന്ത്രം മാത്രമല്ല; സ്കാറ്റർ-ഗ്യാദർ നാടകങ്ങളുമായി GPU-വിനെ സ്തംഭിപ്പിക്കാതിരിക്കാൻ കേർണൽ പിന്തുണയിലും ഷെഡ്യൂളിംഗിലും യഥാർത്ഥ പ്രവർത്തനങ്ങൾ നടക്കുന്നുണ്ട്.. Block-sparse കേർണലുകൾ, ഫ്യൂസ്ഡ് ഓപ്സുകൾ, ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ KV-കാഷെ ലേഔട്ട് എന്നിവ ഈ കാര്യങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുകയും തകർക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. മെമ്മറി ബാൻഡ്വിഡ്ത്തും ലോഞ്ച് ഓവർഹെഡുമായി കൂട്ടിയിടിക്കുമ്പോളാണ് സ്പാർസ് ശ്രദ്ധയിലെ മോശം ഫലങ്ങൾ ഉണ്ടാകുന്നത്. അവ കൈകാര്യം ചെയ്യുമ്പോൾ സ്പാർസിറ്റി മികച്ചതായിരിക്കും.
DSA എവിടെയാണ് തിളങ്ങുന്നത്
- ഘടനയുള്ള ഡോക്യുമെൻ്റുകളെക്കുറിച്ചുള്ള വലിയ കോൺടെക്സ്റ്റ് ചോദ്യോത്തരങ്ങൾ. പ്രാദേശിക + ബീക്കൺ മിക്സ് ശ്രദ്ധയിൽ വെള്ളം കയറ്റാതെ തന്നെ വിഭാഗങ്ങളെയും ക്രോസ്-റെഫറൻസുകളെയും ട്രാക്ക് ചെയ്യുന്നു.
- കോഡ്ബേസ് യുക്തി. പ്രാദേശിക വിൻഡോകൾ ഇൻട്രാ-ഫയൽ കോൺടെക്സ്റ്റ് എടുക്കുന്നു; ആനുകാലിക/ആഗോള ലിങ്കുകൾ ഫയലുകൾ, ഫംഗ്ഷൻ കോളുകൾ, ഇമ്പോർട്ടുകൾ എന്നിവയിലൂടെ സഞ്ചരിക്കുന്നു.
- സ്ക്രാച്ച്പാടുകളുള്ള ഏജൻ്റുമാർ. സ്പാർസ് ശ്രദ്ധ ഏജൻ്റിനെ അഞ്ചാമത്തെ പേജിന് ശേഷം അർത്ഥമില്ലാത്ത അവസ്ഥയിലേക്ക് തരംതാഴ്ത്താതെ ഒരു വലിയ വർക്കിംഗ് മെമ്മറി നിലനിർത്താൻ അനുവദിക്കുന്നു.
DSA എവിടെയാണ് (ഇതുവരെ) പ്രവർത്തിക്കാത്തത്
- ചെറിയ പ്രോംപ്റ്റുകൾ. ഡെൻസ് ശ്രദ്ധ നല്ലതാണ്; സ്പാർസ് ഓവർഹെഡ് കുറയ്ക്കാൻ സാധിച്ചെന്ന് വരില്ല.
- വ്യക്തമായ ഘടനാപരമായ സൂചനകളില്ലാതെ വൈക്കോൽ കൂനയിൽ സൂചി തിരയുന്നതുപോലെ ആവശ്യമുള്ള ഉയർന്നരീതിയിലുള്ള കവിതകളോ പസിൽ പ്രോംപ്റ്റുകളോ. നിങ്ങൾക്ക് k ട്യൂൺ ചെയ്യാൻ സാധിക്കും, പക്ഷേ ഈ രീതിക്ക് കടങ്കഥകളേക്കാൾ പാറ്റേണുകളാണ് ഇഷ്ടം.
ഈ ടെക്നിക്കുകൾക്കെല്ലാമുള്ള പരീക്ഷണം ഇതാണ്: ഉപയോക്താക്കളെ പണം നൽകാത്ത QA എഞ്ചിനീയർമാരാക്കാതെ അവ ടൂളുകളെ മികച്ചതാക്കുമോ? എൻ്റെ റൺസിൽ, സ്പാർസ് ശ്രദ്ധയെ നന്നായി സംയോജിപ്പിക്കുന്ന ടൂളുകൾ - പ്രത്യേകിച്ചും ഡോക്യുമെൻ്റ്, കോഡ് ചാറ്റുകൾക്ക് - കുറഞ്ഞ ടെമ്പർമെൻ്റുകളുള്ളതായി തോന്നുന്നു. Sider.AI ഇവിടെ ശരിക്കും പ്രവർത്തിക്കുന്നു: നിങ്ങൾ 80 പേജുള്ള സ്പെക്സുകൾ ഒട്ടിക്കുമ്പോളോ ഒരു റെപ്പോയിലൂടെ കടന്നുപോകുമ്പോളോ, 47-ാം പേജിനെക്കുറിച്ച് സ്തംഭിക്കുകയോ മതിഭ്രമം കാണിക്കുകയോ ചെയ്യാതെ ഒരു വലിയ, സ്ഥിരമായ ത്രെഡ് നിലനിർത്താനുള്ള കഴിവ് പ്രധാനമാണ്. "മികച്ച രീതിയിലുള്ള സ്പാർസിറ്റി"യെക്കുറിച്ച് മാർക്കറ്റിംഗ് പറയുന്നില്ല, അത് നല്ലതാണ്. ഉപയോക്താക്കൾക്ക് പ്രതികരണശേഷിയുണ്ടെന്നും, കോൺടെക്സ്റ്റ് നേരെയാക്കുന്നുണ്ടെന്നും, കൂടാതെ ലാസ് വെഗാസിലെ വാരാന്ത്യം പോലെ ചിലവ് വരുന്നില്ലെന്നും ഉറപ്പാക്കാൻ സാധിക്കണം. നിങ്ങൾ വലുതും കുഴഞ്ഞതുമായ ഇൻപുട്ടുകളാണ് ഉപയോഗിക്കുന്നതെങ്കിൽ ഈ രീതിയിലുള്ള ശ്രദ്ധാ തന്ത്രം കുറഞ്ഞ പ്രശ്നങ്ങളും വേഗത്തിലുള്ള ഉത്തരങ്ങളുമായി കാണാവുന്നതാണ്. പ്രായോഗികമായ മാർഗ്ഗനിർദ്ദേശം: നിങ്ങൾ DSA ഉപയോഗിക്കണോ എന്ന് തീരുമാനിക്കുകയാണെങ്കിൽ
- നിങ്ങളുടെ കോൺടെക്സ്റ്റ് സ്ഥിരമായി >32K ടോക്കണുകളാണ്: അതെ, ഇത് വിലയിരുത്തുക.
- നിങ്ങളുടെ വിന്യാസ സ്റ്റാക്കിൻ്റെ ഉടമസ്ഥാവകാശം നിങ്ങൾക്കാണ് (vLLM, Triton kernels, KV-cache tuning): അതെ, പ്രത്യേകിച്ചും.
- നിങ്ങൾ ഡെൻസായി പരിശീലിപ്പിച്ച വെയ്റ്റുകളിൽ കുടുങ്ങിക്കിടക്കുകയാണെങ്കിൽ വീണ്ടും പരിശീലനം നൽകാൻ സാധിക്കുന്നില്ലെങ്കിൽ: ശ്രദ്ധാപൂർവ്വം പരീക്ഷിക്കുക; ഭാഗികമായ സ്പാർസിറ്റിയോ അല്ലെങ്കിൽ ഹെഡ്-സ്പെസിഫിക് സ്പാർസിറ്റിയോ പരിഗണിക്കുക.
- ലേറ്റൻസി സെൻസിറ്റീവ്, ഉയർന്ന QPS വർക്ക്ലോഡുകൾ: ഇവിടെയാണ് കർവ് വളയുന്നത് പ്രധനയമാകുന്നത്. p95, p99 എന്നിവ അളക്കുക.
കൂടാതെ, GPU-വിനോടുള്ള സ്നേഹം കാരണം, സിന്തറ്റിക് ലോറെം ഇപ്സം ഉപയോഗിക്കാതെ യഥാർത്ഥ പ്രോംപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചെയ്യുക. സ്പാർസ് രീതികൾ നിലനിൽക്കുന്നതും ഇല്ലാതാവുന്നതും പ്രസക്തിയുടെ റിയലിസ്റ്റിക് ഡിസ്ട്രിബ്യൂഷനിലാണ്.
മെറ്റാ-പോയിന്റ്: നല്ല അഭിരുചിയായി സ്പാർസിറ്റി
ഇതിൽ ഒരു സൗന്ദര്യമുണ്ട്. എല്ലാവരും ഒരുപോലെ ശ്രദ്ധിക്കുന്ന മോഡലുകൾ എല്ലാവരും സംസാരിക്കുന്ന മീറ്റിംഗുകൾ പോലെയാണ്. ജനാധിപത്യപരമായി തോന്നുമെങ്കിലും ഒന്നും പൂർത്തിയാക്കുന്നില്ല. DSA-യുടെ സെൻസിബിലിറ്റി എഡിറ്റോറിയലാണ്: രസകരമായ ഭാഗങ്ങളിൽ ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുക, ഒരു ബാക്ക്ബോൺ നിലനിർത്തുക, ഒരു ബഡ്ജറ്റ് സൂക്ഷിക്കുക. നിങ്ങൾക്ക് മെഷീൻ ലേണിംഗിനെക്കാൾ വലിയൊരു പാഠം വേണമെങ്കിൽ ഇതാ. നല്ല സിസ്റ്റങ്ങൾ എല്ലാം ചെയ്യുന്നില്ല. അവ ശരിയായ കാര്യങ്ങൾ വേഗത്തിൽ ചെയ്യുന്നു.
ഒഴിവാക്കാനാവാത്ത ഭാവി: സ്പാർസായി പരിശീലിപ്പിക്കുക, സ്പാർസായി വിളമ്പുക
സ്പാർസ് പാറ്റേണുകൾ ചേർത്തുകൊണ്ട് എൻഡ്-ടു-എൻഡ് പരിശീലിപ്പിച്ച കൂടുതൽ മോഡലുകളെ നമ്മുക്ക് കാണാൻ സാധിക്കും. ഗുണനിലവാരത്തിൻ്റെയും സ്ഥിരതയുടെയും അവസാനത്തെ 10-15% വരുന്നത് മോഡലിൻ്റെ ഇൻഡക്റ്റീവ് ബയസുകളെ സെർവിംഗ് പാതയുമായി യോജിപ്പിക്കാൻ അനുവദിക്കുന്നതിലൂടെയാണ്. നിങ്ങൾ സ്പാർസായി വിളമ്പുകയും ഡെൻസായി പരിശീലിപ്പിക്കുകയും ചെയ്താൽ നിങ്ങൾ മോഡലിനോട് ഫ്രീവേയിൽ ഗിയർ മാറ്റാൻ ആവശ്യപ്പെടുകയാണ്. അത് പ്രവർത്തിക്കും, പക്ഷേ അത് കുലുങ്ങുമ്പോൾ നിങ്ങൾ അത്ഭുതപ്പെടേണ്ടതില്ല.
അതേസമയം, ചട്ടക്കൂടുകൾ സ്പാർസ് പാറ്റേണുകളെ കൂട്ടിച്ചേർക്കാൻ സഹായിക്കും: പ്രാദേശിക വിൻഡോകൾ + ആനുകാലിക ഗ്ലോബലുകൾ + പഠിച്ച ആങ്കറുകൾ + വീണ്ടെടുക്കൽ-അവെയർ ടോക്കണുകൾ. അവസാനത്തേത് - റീട്രീവർ സാലിയൻസും ശ്രദ്ധാ സാലിയൻസും തമ്മിലുള്ള ലൂപ്പ് അവസാനിപ്പിക്കുന്നത് - അടുത്ത വ്യക്തമായ പടിയായി തോന്നുന്നു. നിങ്ങൾ എന്താണോ എടുക്കുന്നത് അത് നിങ്ങൾ ശ്രദ്ധിക്കുന്നതിനെ അറിയിക്കുമ്പോൾ നിങ്ങൾ രണ്ട് പകുതി-അന്ധരായ സിസ്റ്റങ്ങൾക്കിടയിൽ പിംഗ്-പോംഗ് ചെയ്യുന്നത് നിർത്തും.
അപ്പോൾ DSA എങ്ങനെയാണ് പ്രവർത്തിക്കുന്നത്? ഒരു ചെറിയ ഉത്തരം
- ഓരോ ടോക്കണിനും സാധ്യതയുള്ള പ്രസക്തമായ ടോക്കണുകളുടെ ഒരു ഒതുക്കമുള്ള സെറ്റ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നു - കൂടുതലും ലോക്കലുകൾ, ചില ഗ്ലോബലുകൾ, ചില മികച്ച തിരഞ്ഞെടുപ്പുകൾ.
- ആ സെറ്റിൽ മാത്രം ശ്രദ്ധിക്കുന്നു, കമ്പ്യൂട്ടിംഗിനെ ക്വാഡ്രാറ്റിക്കിൽ നിന്ന് കോൺടെക്സ്റ്റ് ലെങ്തിൽ ഏകദേശം ലീനിയറാക്കി കുറയ്ക്കുന്നു.
- സൈദ്ധാന്തികമായ ലാഭം യഥാർത്ഥ ലേറ്റൻസി വിജയങ്ങളായി കാണുന്നതിന് ശ്രദ്ധാപൂർവ്വമായ കേർണലുകളെയും കാഷെ ലേഔട്ടിനെയും ആശ്രയിക്കുന്നു.
- ഘടനയും ദീർഘദൂര റഫറൻസുകൾ നഷ്ടപ്പെടാതിരിക്കാൻ ആവശ്യമായ ഗ്ലോബൽ കണക്റ്റിവിറ്റിയും നിലനിർത്തുന്നതിലൂടെ ഗുണനിലവാരം നിലനിർത്തുന്നു.
അത്രയേയുള്ളൂ. ധൂപമില്ല, മന്ത്രങ്ങളില്ല. എന്താണ് ശ്രദ്ധിക്കേണ്ടതെന്ന കാര്യത്തിൽ നല്ല അഭിരുചി നിർബന്ധമായും ഉണ്ടായിരിക്കണം.
ട്വിസ്റ്റ് എൻഡിംഗ് (എപ്പോഴും ഒന്നുണ്ടാകുമല്ലോ)
ഓരോ AI തന്ത്രത്തിനും അതിൻ്റേതായ നിരാശാജനകമായ നിമിഷങ്ങളുണ്ടാവാം. സ്പാർസ് ശ്രദ്ധയ്ക്ക് പ്രധാനപ്പെട്ട എന്തെങ്കിലും നഷ്ടമാകും, ഒരുപക്ഷേ മൂന്നാമത്തെ സ്റ്റാൻസയെ മുപ്പത്തിയേഴാമത്തെ സ്റ്റാൻസയുമായി ഭാഷകൾക്കിടയിൽ ബന്ധിപ്പിക്കണമെന്ന് നിർബന്ധിക്കുന്ന ഒരു സമർത്ഥനായ നിരൂപകൻ ഉണ്ടാക്കുന്ന പ്രോംപ്റ്റിലാകാം അത് സംഭവിക്കുക. അത് നല്ലതാണ്. എന്നാൽ മിക്ക യഥാർത്ഥ ജോലികളും കവിതകളും ബെഞ്ച്മാർക്കുകളുമല്ല - മറിച്ച് ടെക്സ്റ്റ്, കോഡ്, വസ്തുതകൾ എന്നിവയിലൂടെ കടന്നുപോകലാണ്. അതിനായി DSA ഒരു നല്ല ആശയം മാത്രമല്ല. നിങ്ങളുടെ കോൺടെക്സ്റ്റ് വായിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്ന ഒരു മോഡലും ശരിക്കും വായിക്കാൻ കഴിയുന്ന ഒരു മോഡലും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസമാണത്.
ക്ലൗഡ് ബഡ്ജറ്റിൽ ഒരു ദ്വാരം ഉണ്ടാക്കാതെ നിങ്ങൾക്ക് അത് ചെയ്യാൻ കഴിഞ്ഞാൽ? അതൊരു തന്ത്രമല്ല. അതൊരു പുരോഗതിയാണ്..
FAQ
Q1: DeepSeek Sparse Attention (DSA) എങ്ങനെയാണ് ലളിതമായ ഭാഷയിൽ പ്രവർത്തിക്കുന്നത്?
DSA പ്രധാനപ്പെട്ട ടോക്കണുകളിലേക്ക് ശ്രദ്ധ കുറയ്ക്കുന്നു - കൂടുതലും അടുത്തുള്ള ടെക്സ്റ്റ്, കുറച്ച് ആഗോള ആങ്കറുകൾ, കൂടാതെ ഉയർന്ന സിഗ്നൽ പിക്കുകളുടെ ഒരു ചെറിയ ലിസ്റ്റ്. O(L²) താരതമ്യങ്ങൾക്ക് പകരം, ഇത് O(Lk) പ്രവർത്തിക്കുന്നു, ഘടന നിലനിർത്തുന്നതിലൂടെ ഗുണനിലവാരം ഉറപ്പാക്കുകയും കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് കുറയ്ക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
Q2: വലിയ കോൺടെക്സ്റ്റിന് DSA ചങ്കിംഗിനേക്കാളും വീണ്ടെടുക്കലിനേക്കാളും മികച്ചതാണോ?
DSA എല്ലാം ഒരു ത്രെഡിൽ സൂക്ഷിക്കുകയും കമ്പ്യൂട്ടിംഗ് ആവശ്യമുള്ളിടത്ത് ശ്രദ്ധ കേന്ദ്രീകരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു; ചങ്കിംഗ് കുത്തനെയുള്ള ഭാഗങ്ങൾ ഉണ്ടാക്കുന്നു, വീണ്ടെടുക്കൽ മറന്നുപോയേക്കാം. വലിയ കോൺടെക്സ്റ്റിൽ ക്വാഡ്രാറ്റിക് ടാക്സ് ഇല്ലാതെ ചിന്തിക്കാൻ DSA ഉപയോഗിച്ച് ഫെച്ച് ചെയ്യുന്നതിനുള്ള മികച്ച സജ്ജീകരണങ്ങൾ വീണ്ടെടുക്കൽ മിക്സ് ചെയ്യുന്നു.
Q3: ഡെൻസ് ശ്രദ്ധയുമായി താരതമ്യം ചെയ്യുമ്പോൾ DSA മോഡലിൻ്റെ ഗുണനിലവാരത്തെ ദോഷകരമായി ബാധിക്കുമോ?
നിങ്ങൾ സ്പാർസിറ്റി മനസ്സിൽ വെച്ചുകൊണ്ട് പരിശീലിപ്പിക്കുകയും വിളമ്പുകയും ചെയ്താൽ (k കൃത്യമായി സജ്ജമാക്കുക), ഗുണനിലവാരം ഉയർന്നുനിൽക്കും - പലപ്പോഴും വലിയ കോൺടെക്സ്റ്റുകൾക്ക് മികച്ചതാണ്, കാരണം മോഡൽ കുറഞ്ഞ മൂല്യമുള്ള ജോഡികളിൽ ശ്രദ്ധ ചെലുത്തുന്നില്ല. ഡെൻസായി പരിശീലിപ്പിച്ച വെയ്റ്റുകളിൽ സ്പാർസായി വിളമ്പുന്നത് വ്യതിചലിക്കാൻ സാധ്യതയുണ്ട്, അതിനാൽ യഥാർത്ഥ പ്രോംപ്റ്റുകൾ ഉപയോഗിച്ച് ബെഞ്ച്മാർക്ക് ചെയ്യുക.
Q4: DSA-യിൽ നിന്ന് ഏറ്റവും കൂടുതൽ പ്രയോജനം ലഭിക്കുന്ന വർക്ക്ലോഡുകൾ ഏവയാണ്?
വലിയ കോൺടെക്സ്റ്റുള്ള ഡോക്യുമെൻ്റ് ചോദ്യോത്തരങ്ങൾ, കോഡ്ബേസ് നാവിഗേഷൻ, ഏജൻ്റ് സ്ക്രാച്ച്പാടുകൾ. സീക്വൻസ് ലെങ്ത് കൂടുകയും ഡെൻസ് ശ്രദ്ധ ലേറ്റൻസി, മെമ്മറി പ്രഷർ, വർദ്ധിക്കുന്ന ചിലവുകൾ എന്നിവയിലേക്ക് മാറുകയും ചെയ്യുന്നിടത്തെല്ലാം ഇത് സഹായകരമാണ്.
Q5: വിന്യാസത്തിനായി vLLM DSA-യെ പിന്തുണയ്ക്കുമോ?
അതെ - DeepSeek-ൻ്റെ മികച്ച രീതിയിലുള്ള സ്പാർസ് ശ്രദ്ധയ്ക്കുള്ള പിന്തുണ vLLM സംയോജിപ്പിക്കുന്നതായി സമീപകാല പോസ്റ്റുകൾ കാണിക്കുന്നു. ഇത് പ്രൊഡക്ഷൻ പൈപ്പ്ലൈനുകളിൽ പ്രായോഗികമാക്കാൻ കേർണലും ഷെഡ്യൂളറും പ്രവർത്തിക്കുന്നു.
