De cachingstrategie in DeepSeek-R1 ondersteunt speculatieve decodering door de latentie- en rekenkosten in verband met herhaalde vragen aanzienlijk te verlagen. Dit is hoe deze twee componenten op elkaar inwerken:
Caching-strategie in Deepseek-R1
Deepseek-R1 maakt gebruik van een geavanceerd cachingmechanisme dat vaak gebruikte aanwijzingen en reacties opslaat. Dit caching -systeem is ontworpen om zowel cache -hits als cache -mist efficiënt te verwerken:
- Cache -hits: wanneer een query overeenkomt met een cache -reactie, haalt het systeem het opgeslagen resultaat op in plaats van het opnieuw te berekenen. Dit vermindert niet alleen de latentie, maar verlaagt ook de kosten dramatisch. Voor cache -hits zijn de kosten aanzienlijk lager, met $ 0,014 per miljoen tokens, vergeleken met $ 0,14 per miljoen tokens voor cachemissies [1] [5].
- Cache mist: als een query niet overeenkomt met een in de cache gekochte reactie, verwerkt het systeem deze als een nieuw verzoek. Zelfs in dergelijke gevallen helpt het cachingmechanisme echter door de behoefte aan overbodige berekeningen in de loop van de tijd te verminderen.
Speculatieve decodering in Deepseek-R1
Speculatieve decodering is een techniek waarmee Deepseek-R1 meerdere tokens parallel kan voorspellen, in plaats van opeenvolgend. Deze benadering versnelt de tekstgeneratie door de tijd die wordt besteed te verminderen om te wachten tot elk token wordt gegenereerd en geverifieerd [2] [10].
-Parallel Token Voorspelling: Deepseek-R1 maakt gebruik van multi-token voorspelling (MTP) om tegelijkertijd tokens te genereren. Deze methode verhoogt de inferentiesnelheid zonder samenhang in gevaar te brengen, waardoor het bijzonder effectief is voor het genereren van tekst met een lange vorm [2].
- Probabilistische overeenkomstcontrole: het model accepteert voorspellingen op basis van betrouwbaarheidsdrempels in plaats van exacte overeenkomsten, wat de afwijzingssnelheden vermindert en de gevolgtrekking versnelt [2].
Interactie tussen caching en speculatieve decodering
De cachingstrategie ondersteunt op verschillende manieren speculatieve decodering:
1. Verminderde latentie: door snel in cache -reacties op te halen, kan het systeem zich richten op het genereren van nieuwe inhoud met behulp van speculatieve decodering, waardoor de algehele efficiëntie bij het omgaan met zowel herhaalde als nieuwe query's wordt gehanteerd.
2. Kostenefficiëntie: de kostenbesparingen van caching stellen gebruikers in staat om meer middelen toe te wijzen aan speculatieve decodering, waardoor snellere en efficiëntere tekstgeneratie mogelijk wordt zonder overmatige kosten te maken.
3. Verbeterde prestaties: Caching zorgt ervoor dat vaak toegang tot informatie direct beschikbaar is, wat een aanvulling vormt op het vermogen van speculatieve decodering om tokens parallel te voorspellen. Deze combinatie verbetert de prestaties van het model in taken die snelle en nauwkeurige tekstgeneratie vereisen.
Samenvattend, de cachingstrategie in Deepseek-R1 optimaliseert het gebruik van speculatieve decodering door latentie en kosten in verband met herhaalde vragen te minimaliseren, waardoor het model zich kan concentreren op het efficiënt en effectief genereren van nieuwe inhoud.
Citaten:
[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-reesources/exploring-deepseek-r1-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-intuity-and-exhustive
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmnjzygchg.pdf
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speculatie
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distillilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-interne-container/