Cache-strategien i DeepSeek-R1 støtter spekulativ avkoding ved å redusere latens- og beregningskostnadene betydelig forbundet med gjentatte spørsmål. Slik samhandler disse to komponentene:
Cache-strategi i DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 bruker en sofistikert hurtigbufringsmekanisme som lagrer ofte brukte spørsmål og svar. Dette hurtigbufringssystemet er designet for å håndtere både hurtigbuffer og hurtigbuffer savner effektivt:
- Cache Hits: Når en spørring samsvarer med en hurtigbufret respons, henter systemet det lagrede resultatet i stedet for å beregne det på nytt. Dette reduserer ikke bare latens, men kutter også kostnadene dramatisk. For hurtigbuffer er kostnadene betydelig lavere, til 0,014 dollar per million symboler, sammenlignet med 0,14 dollar per million symboler for cache -glipp [1] [5].
- Cache savner: Hvis en spørring ikke samsvarer med noen cache -respons, behandler systemet det som en ny forespørsel. Selv i slike tilfeller hjelper cache -mekanismen imidlertid ved å redusere behovet for overflødige beregninger over tid.
spekulativ avkoding i DeepSeek-R1
Spekulativ avkoding er en teknikk som gjør at DeepSeek-R1 kan forutsi flere symboler parallelt, snarere enn sekvensielt. Denne tilnærmingen akselererer tekstgenerering ved å redusere tiden som du venter på at hvert token skal genereres og verifiseres [2] [10].
-Parallell token prediksjon: DeepSeek-R1 bruker multi-token prediksjon (MTP) for å generere symboler samtidig. Denne metoden forbedrer inferansehastigheten uten at det går ut over sammenheng, noe som gjør den spesielt effektiv for tekstgenerering av lang form [2].
- Probabilistisk avtalekontroll: Modellen aksepterer spådommer basert på tillitsgrenser i stedet for eksakte samsvar, noe som reduserer avvisningshastigheter og fremskynder inferens [2].
interaksjon mellom hurtigbufring og spekulativ avkoding
Cache -strategien støtter spekulativ avkoding på flere måter:
1. Redusert latens: Ved å hente hurtige responser raskt, kan systemet fokusere på å generere nytt innhold ved bruk av spekulativ avkoding, og dermed opprettholde den generelle effektiviteten i håndtering av både gjentatte og nye spørsmål.
2. Kostnadseffektivitet: Kostnadsbesparelsen fra hurtigbufring lar brukere fordele mer ressurser til spekulativ avkoding, noe som muliggjør raskere og mer effektiv tekstgenerering uten å pådra seg overdreven kostnader.
3. Forbedret ytelse: Caching sikrer at ofte tilgang til informasjon er lett tilgjengelig, noe som kompletterer spekulativ avkodingens evne til å forutsi symboler parallelt. Denne kombinasjonen forbedrer modellens ytelse i oppgaver som krever rask og nøyaktig tekstgenerering.
Oppsummert optimaliserer hurtigbufringsstrategien i DeepSeek-R1 bruken av spekulativ avkoding ved å minimere latens og kostnader forbundet med gjentatte spørsmål, slik at modellen kan fokusere på å generere nytt innhold effektivt og effektivt.
Sitasjoner:
[1] https://dev.to/fallon_jimmy/zero-code-guide-to-mastering-depseek-r1-api-4e20
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://www.modular.com/ai-resources/exploring-depseek-r1-s-mixture-of-experts-model-arkitektur
[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-intuitively-and-exhaustively
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzzsythTh
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speculation
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-ledning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-azon-sagemaker-dings-a-a-large-model-inferens-container/