Cache-strategien i DeepSeek-R1 understøtter spekulativ afkodning ved markant at reducere latenstid og beregningsomkostninger forbundet med gentagne forespørgsler. Sådan interagerer disse to komponenter:
Cache-strategi i DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 anvender en sofistikeret cache-mekanisme, der ofte har brugt prompter og svar. Dette cache -system er designet til at håndtere både cache -hits og cache misser effektivt:
- Cache -hits: Når en forespørgsel matcher en cache -respons, henter systemet det lagrede resultat i stedet for at beregne det igen. Dette reducerer ikke kun latenstid, men reducerer også omkostningerne dramatisk. For cache -hits er omkostningerne betydeligt lavere på $ 0,014 pr. Million tokens sammenlignet med $ 0,14 pr. Million tokens til cache -misser [1] [5].
- Cache Misses: Hvis en forespørgsel ikke stemmer overens med nogen cache -respons, behandler systemet det som en ny anmodning. Selv i sådanne tilfælde hjælper cache -mekanismen imidlertid ved at reducere behovet for overflødige beregninger over tid.
spekulativ afkodning i DeepSeek-R1
Spekulativ afkodning er en teknik, der giver DeepSeek-R1 mulighed for at forudsige flere tokens parallelt snarere end sekventielt. Denne tilgang fremskynder tekstgenerering ved at reducere den tid, der bruges på at vente på, at hvert token bliver genereret og verificeret [2] [10].
-Parallel token-forudsigelse: DeepSeek-R1 bruger multi-token forudsigelse (MTP) til at generere tokens samtidigt. Denne metode forbedrer inferenshastigheden uden at gå på kompromis med sammenhængen, hvilket gør den særlig effektiv til tekstgenerering i lang form [2].
- Probabilistisk aftale Kontrol: Modellen accepterer forudsigelser baseret på tillidsgrænser snarere end nøjagtige kampe, hvilket reducerer afvisningshastigheden og fremskynder inferensen [2].
Interaktion mellem cache og spekulativ afkodning
Cache -strategien understøtter spekulativ afkodning på flere måder:
1. Reduceret latenstid: Ved hurtigt at hente cache -svar kan systemet fokusere på at generere nyt indhold ved hjælp af spekulativ afkodning og derved opretholde den samlede effektivitet i håndteringen af både gentagne og nye forespørgsler.
2. Omkostningseffektivitet: Omkostningsbesparelserne fra cache giver brugerne mulighed for at tildele flere ressourcer til spekulativ afkodning, hvilket muliggør hurtigere og mere effektiv tekstgenerering uden at pådrage sig for store omkostninger.
3. Forbedret ydelse: Cache sikrer, at information ofte er tilgængelig, er let tilgængelig, hvilket supplerer spekulativ afkodningens evne til at forudsige tokens parallelt. Denne kombination forbedrer modellens ydelse i opgaver, der kræver hurtig og nøjagtig tekstgenerering.
Sammenfattende optimerer cache-strategien i DeepSeek-R1 brugen af spekulativ afkodning ved at minimere latenstid og omkostninger forbundet med gentagne forespørgsler, hvilket gør det muligt for modellen at fokusere på at generere nyt indhold effektivt og effektivt.
Citater:
[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 blanding- af-experts-model-arkitecture
[4] https://docs.openvinino.ai/nightly/notebooks/deepseek-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-intuitivt-and-axhaustivly
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzyzgchg.pdfdfleuleuleUtuUtHLUEULUGUUGUE
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-selmdistillation-turbo-speculation
)