La strategia di memorizzazione nella cache in DeepSeek-R1 supporta la decodifica speculativa riducendo significativamente la latenza e i costi computazionali associati a query ripetute. Ecco come interagiscono questi due componenti:
Strategia di memorizzazione nella cache in DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 impiega un sofisticato meccanismo di memorizzazione nella cache che memorizza i prompt e le risposte utilizzati frequentemente. Questo sistema di memorizzazione nella cache è progettato per gestire sia i colpi della cache che la cache manca in modo efficiente:
- HITS Cache: quando una query corrisponde a una risposta memorizzata nella cache, il sistema recupera il risultato memorizzato invece di ricalcolarlo. Ciò non solo riduce la latenza, ma riduce anche i costi notevolmente. Per i colpi di cache, il costo è significativamente inferiore, a $ 0,014 per milione di token, rispetto a $ 0,14 per milione di token per le mancate cache [1] [5].
- Cache Misses: se una query non corrisponde a nessuna risposta memorizzata nella cache, il sistema lo elabora come nuova richiesta. Tuttavia, anche in tali casi, il meccanismo di memorizzazione nella cache aiuta a ridurre la necessità di calcoli ridondanti nel tempo.
Decodifica speculativa in DeepSeek-R1
La decodifica speculativa è una tecnica che consente a DeepSeek-R1 di prevedere più token in parallelo, piuttosto che in sequenza. Questo approccio accelera la generazione di testo riducendo il tempo trascorso in attesa che ogni token venga generato e verificato [2] [10].
-Previsione dei token paralleli: DeepSeek-R1 utilizza la previsione multi-token (MTP) per generare token contemporaneamente. Questo metodo migliora la velocità di inferenza senza compromettere la coerenza, rendendolo particolarmente efficace per la generazione di testo a lungo termine [2].
- Controllo dell'Accordo probabilistico: il modello accetta previsioni basate su soglie di confidenza piuttosto che su corrispondenze esatte, il che riduce i tassi di rifiuto e accelera l'inferenza [2].
interazione tra cache e decodifica speculativa
La strategia di memorizzazione nella cache supporta la decodifica speculativa in diversi modi:
1. Latenza ridotta: recuperando rapidamente le risposte memorizzate nella cache, il sistema può concentrarsi sulla generazione di nuovi contenuti utilizzando la decodifica speculativa, mantenendo così l'efficienza complessiva nella gestione sia di query ripetute che nuove.
2. Efficienza dei costi: i risparmi sui costi della memorizzazione nella cache consentono agli utenti di allocare più risorse alla decodifica speculativa, consentendo una generazione di testo più veloce ed efficiente senza incorrere in costi eccessivi.
3. Prestazioni migliorate: la memorizzazione nella cache garantisce che le informazioni di frequente accessibile siano prontamente disponibili, il che completa la capacità della decodifica speculativa di prevedere i token in parallelo. Questa combinazione migliora le prestazioni del modello in compiti che richiedono una generazione di testo rapida e accurata.
In sintesi, la strategia di memorizzazione nella cache in DeepSeek-R1 ottimizza l'uso della decodifica speculativa minimizzando la latenza e i costi associati a query ripetute, consentendo al modello di concentrarsi sulla generazione di nuovi contenuti in modo efficiente ed efficace.
Citazioni:
[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-s-smixture-of-experts-model-architecture
[4] https://docs.openvino.ai/nighly/notebooks/deepseek-rf-with-output.html
[5] https://api-docs.deepseek.com/news/news0802
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_specolative_decoding_performance_with/
[7] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitive-and-exhaustative
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg.pdf?inline=true
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-selfistillation-turbo-specolation
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/