Die Caching-Strategie in Deepseek-R1 unterstützt die spekulative Decodierung, indem die mit wiederholten Abfragen verbundenen Latenz- und Rechenkosten signifikant reduziert werden. So interagieren diese beiden Komponenten:
Caching-Strategie in Deepseek-R1
Deepseek-R1 verwendet einen ausgefeilten Caching-Mechanismus, der häufig verwendete Eingabeaufforderungen und Antworten speichert. Dieses Caching -System ist so konzipiert, dass sie sowohl Cache -Treffer als auch Cache -Missen effizient verarbeiten:
- Cache -Hits: Wenn eine Abfrage mit einer zwischengespeicherten Antwort übereinstimmt, ruft das System das gespeicherte Ergebnis ab, anstatt es neu zu berechnen. Dies reduziert nicht nur die Latenz, sondern senkt auch die Kosten dramatisch. Bei Cache -Treffern sind die Kosten bei 0,014 USD pro Million Token erheblich niedriger, verglichen mit 0,14 USD pro Million Token für Cache -Misse [1] [5].
- Cache -Misses: Wenn eine Abfrage keine zwischengespeicherte Antwort entspricht, verarbeitet das System es als neue Anfrage. Selbst in solchen Fällen hilft der Caching -Mechanismus jedoch, indem die Notwendigkeit von redundanten Berechnungen im Laufe der Zeit verringert wird.
Spekulative Decodierung in Deepseek-R1
Die spekulative Decodierung ist eine Technik, mit der Deepseek-R1 eher parallel als nacheinander als nacheinander prognostizieren kann. Dieser Ansatz beschleunigt die Textgenerierung, indem die Zeit verkürzt, die darauf wartet, dass jedes Token erzeugt und verifiziert wird [2] [10].
-Parallel Token Prediction: Deepseek-R1 verwendet eine Multi-Token-Vorhersage (MTP), um gleichzeitig Token zu erzeugen. Diese Methode verbessert die Inferenzgeschwindigkeit ohne Kompromisskohärenz und macht sie für die Langformtexerstellung besonders effektiv [2].
- Probabilistische Überprüfung der Vereinbarung: Das Modell akzeptiert Vorhersagen eher auf Vertrauensschwellen als auf genauen Übereinstimmungen, wodurch die Ablehnungsraten verringert und die Inferenz beschleunigt werden [2].
Wechselwirkung zwischen Caching und spekulativem Dekodieren
Die Caching -Strategie unterstützt die spekulative Dekodierung auf verschiedene Weise:
1. Reduziertes Latenz: Durch schnelles Abrufen von Zwischenwertungen kann sich das System auf die Erzeugung neuer Inhalte mithilfe einer spekulativen Dekodierung konzentrieren und damit die Gesamteffizienz bei der Umstellung von wiederholten und neuartigen Abfragen aufrechterhalten.
2. Kosteneffizienz: Die Kosteneinsparungen von Caching ermöglichen es den Benutzern, spekulativen Dekodieren mehr Ressourcen zuzuordnen und eine schnellere und effizientere Erzeugung von Text zu ermöglichen, ohne übermäßige Kosten zu entstehen.
3.. Verbesserte Leistung: Caching stellt sicher, dass häufig zugängliche Informationen leicht verfügbar sind, was die Fähigkeit der spekulativen Decoding, die Token parallel vorherzusagen, ergänzt. Diese Kombination verbessert die Leistung des Modells bei Aufgaben, die eine schnelle und genaue Textgenerierung erfordern.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Caching-Strategie in Deepseek-R1 die Verwendung der spekulativen Decodierung durch Minimierung der Latenz und Kosten im Zusammenhang mit wiederholten Abfragen optimiert, sodass sich das Modell auf die effiziente und effektive Generierung neuer Inhalte konzentrieren kann.
Zitate:
[1] https://dev.to/fallon_jimmy/zero-code-guide-t-mastering-deepseek-r1-api-4e20
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://www.modular.com/ai-resources/exploring-teepseek-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-intuitive-and-exhustely
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzchg/gwkfhqbxbdnxzfmxzpmxzpmbmnjzygfm.
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://prredibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1- self-distillation-turbo-speculation
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/