DeepSeek-R1のキャッシュ戦略は、繰り返しクエリに関連するレイテンシおよび計算コストを大幅に削減することにより、投機的デコードをサポートします。これらの2つのコンポーネントがどのように相互作用するかは次のとおりです。
deepseek-r1のキャッシュ戦略
DeepSeek-R1は、頻繁に使用されるプロンプトと応答を保存する洗練されたキャッシュメカニズムを採用しています。このキャッシングシステムは、キャッシュヒットとキャッシュミスの両方を効率的に処理するように設計されています。
- キャッシュヒット：クエリがキャッシュされた応答と一致すると、システムはそれを再計算する代わりに保存された結果を取得します。これにより、レイテンシーが削減されるだけでなく、コストが劇的に削減されます。キャッシュヒットの場合、キャッシュミスの場合は100万ドルあたり0.14ドルと比較して、コストは100万ドルあたり0.014ドルで、コストが大幅に低くなります[1] [5]。
- キャッシュミス：クエリがキャッシュされた応答と一致しない場合、システムはそれを新しいリクエストとして処理します。ただし、そのような場合でも、キャッシュメカニズムは、冗長な計算の必要性を長期にわたって減らすことで役立ちます。
deepseek-r1での投機的デコード
投機的デコードは、DeepSeek-R1が順次ではなく並行して複数のトークンを予測できるようにする手法です。このアプローチは、各トークンが生成および検証されるのを待つ時間を短縮することにより、テキスト生成を加速します[2] [10]。
- 並列トークン予測：DeepSeek-R1は、マルチトークン予測(MTP)を使用してトークンを同時に生成します。この方法は、一貫性を損なうことなく推論速度を高め、長い形式のテキスト生成に特に効果的になります[2]。
- 確率的合意チェック：モデルは、正確な一致ではなく信頼のしきい値に基づいて予測を受け入れ、拒否率を低下させ、推論を高速化します[2]。
##キャッシュと投機的デコードの間の相互作用
キャッシュ戦略は、いくつかの方法で投機的デコードをサポートしています。
1。レイテンシの削減：キャッシュされた応答を迅速に取得することにより、システムは投機的デコードを使用して新しいコンテンツの生成に焦点を合わせ、それにより、繰り返しのクエリと新しいクエリの両方を処理する全体的な効率を維持できます。
2。コスト効率：キャッシュによるコスト削減により、ユーザーはより多くのリソースを投機的なデコードに割り当てることができ、過度のコストを負担することなく、より速く、より効率的なテキスト生成を可能にします。
3。パフォーマンスの改善：キャッシュにより、頻繁にアクセスされる情報が容易に利用できるようになり、これにより、推測的なデコードのトークンを並行して予測する能力が補完されます。この組み合わせは、迅速かつ正確なテキスト生成を必要とするタスクでのモデルのパフォーマンスを向上させます。
要約すると、DeepSeek-R1のキャッシュ戦略は、繰り返しクエリに関連するレイテンシとコストを最小限に抑えることにより、投機的デコードの使用を最適化し、モデルが新しいコンテンツの生成に効率的かつ効果的に生成できるようにします。
引用：
[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-mixture-of-experts-model-architecture
[4] https://docs.openvino.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-直感的に繰り返し
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkf hqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg.pdf？inline = true
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distilation-turbo-speculation
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distill-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/
