A estratégia de cache no Deepseek-R1 suporta decodificação especulativa, reduzindo significativamente a latência e os custos computacionais associados a consultas repetidas. Veja como esses dois componentes interagem:
Estratégia de cache em Deepseek-R1
A Deepseek-R1 emprega um mecanismo sofisticado de armazenamento de cache que armazena frequentemente utilizava instruções e respostas. Este sistema de armazenamento em cache foi projetado para lidar com hits de cache e cache erros com eficiência:
- Hits de cache: quando uma consulta corresponde a uma resposta em cache, o sistema recupera o resultado armazenado em vez de recalculá -lo. Isso não apenas reduz a latência, mas também reduz os custos drasticamente. Para acertos de cache, o custo é significativamente menor, em US $ 0,014 por milhão de tokens, em comparação com US $ 0,14 por milhão de tokens para falhas de cache [1] [5].
- Cache erra: se uma consulta não corresponder a nenhuma resposta em cache, o sistema a processará como uma nova solicitação. No entanto, mesmo nesses casos, o mecanismo de cache ajuda a reduzir a necessidade de cálculos redundantes ao longo do tempo.
decodificação especulativa em Deepseek-r1
A decodificação especulativa é uma técnica que permite que o Deepseek-R1 preveja vários tokens em paralelo, e não sequencialmente. Essa abordagem acelera a geração de texto, reduzindo o tempo gasto esperando que cada token seja gerado e verificado [2] [10].
-Previsão de tokens paralela: Deepseek-R1 usa previsão de vários toques (MTP) para gerar tokens simultaneamente. Este método aprimora a velocidade de inferência sem comprometer a coerência, tornando-o particularmente eficaz para a geração de texto de forma longa [2].
- Verificação de acordo probabilístico: o modelo aceita previsões com base em limiares de confiança em vez de correspondências exatas, o que reduz as taxas de rejeição e acelera a inferência [2].
interação entre cache e decodificação especulativa
A estratégia de cache suporta decodificação especulativa de várias maneiras:
1. Latência reduzida: Ao recuperar as respostas em cache rapidamente, o sistema pode se concentrar em gerar novos conteúdos usando decodificação especulativa, mantendo assim a eficiência geral no manuseio de consultas repetidas e novas.
2. Eficiência de custos: A economia de custos do cache permitem que os usuários alocem mais recursos para a decodificação especulativa, permitindo uma geração de texto mais rápida e eficiente sem incorrer em custos excessivos.
3. Desempenho aprimorado: o cache garante que as informações acessadas com frequência estejam prontamente disponíveis, o que complementa a capacidade da decodificação especulativa de prever tokens em paralelo. Essa combinação aprimora o desempenho do modelo em tarefas que exigem geração de texto rápida e precisa.
Em resumo, a estratégia de cache no Deepseek-R1 otimiza o uso de decodificação especulativa, minimizando a latência e os custos associados a consultas repetidas, permitindo que o modelo se concentre em gerar novo conteúdo de maneira eficiente e eficaz.
Citações:
[1] https://dev.to/fallon_jimmy/zero-code-guide-astering-deepseek-r1-api-4e20
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://www.modular.com/ai-sources/exploring-deepseek-r1-s-mixture-of-experts-model-architecture
[4] https://docs.openvino.ai/nightly/notebooks/deepseek-r1-with-ultput.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-intiitive-and-exhaustivamente
[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-self-distillation-turbo speculation
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/