Strategia de memorie în cache în Deepseek-R1 susține decodarea speculativă prin reducerea semnificativă a costurilor de latență și de calcul asociate cu interogări repetate. Iată cum interacționează aceste două componente:
Strategie de memorie în cache în Deepseek-R1
Deepseek-R1 folosește un mecanism sofisticat de memorie în cache, care stochează prompturi și răspunsuri utilizate frecvent. Acest sistem de memorie în cache este conceput pentru a gestiona atât hit -uri cache, cât și cache rată eficient:
- Cache Hits: Când o interogare se potrivește cu un răspuns în cache, sistemul preia rezultatul stocat în loc să -l recalculeze. Acest lucru nu numai că reduce latența, dar și reduce costurile dramatic. Pentru lovituri de cache, costul este semnificativ mai mic, la 0,014 dolari pe milion de jetoane, comparativ cu 0,14 dolari pe milion de jetoane pentru ratări cache [1] [5].
- Cache ratează: Dacă o interogare nu se potrivește cu niciun răspuns în cache, sistemul îl procesează ca o nouă solicitare. Cu toate acestea, chiar și în astfel de cazuri, mecanismul de memorie în cache ajută prin reducerea nevoii de calcule redundante în timp.
Decodarea speculativă în Deepseek-R1
Decodarea speculativă este o tehnică care permite DeepSeek-R1 să prezică mai multe jetoane în paralel, mai degrabă decât secvențial. Această abordare accelerează generarea de text prin reducerea timpului petrecut în așteptarea generată și verificată a fiecărui simbol [2] [10].
-Predicție paralelă a jetoanelor: Deepseek-R1 folosește predicție multi-token (MTP) pentru a genera jetoane simultan. Această metodă îmbunătățește viteza de inferență fără a compromite coerența, ceea ce o face deosebit de eficientă pentru generarea de text de formă lungă [2].
- Verificarea acordului probabilistic: Modelul acceptă predicții bazate pe praguri de încredere, mai degrabă decât pe potriviri exacte, ceea ce reduce ratele de respingere și viteza inferenței [2].
Interacțiunea dintre memorie în cache și decodarea speculativă
Strategia de memorie în cache susține decodarea speculativă în mai multe moduri:
1. Latență redusă: prin preluarea rapidă a răspunsurilor în cache, sistemul se poate concentra pe generarea de conținut nou folosind decodarea speculativă, menținând astfel eficiența generală în gestionarea atât a întrebărilor repetate, cât și cele noi.
2. Eficiența costurilor: Economiile de costuri din cache permit utilizatorilor să aloce mai multe resurse pentru decodarea speculativă, permițând o generare de text mai rapidă și mai eficientă, fără a suporta costuri excesive.
3. Performanță îmbunătățită: cache -ul asigură că informațiile accesate frecvent sunt disponibile cu ușurință, care completează capacitatea de decodare speculativă de a prezice jetoanele în paralel. Această combinație îmbunătățește performanța modelului în sarcinile care necesită o generare rapidă și precisă a textului.
În rezumat, strategia de memorie în cache în DeepSeek-R1 optimizează utilizarea decodării speculative prin minimizarea latenței și a costurilor asociate cu interogări repetate, permițând modelului să se concentreze pe generarea de conținut nou în mod eficient și eficient.
Citări:
[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--mixure-of-experts-model-hitecture
[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-intuitiviv-și-exhaustiv
[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-peculation
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-cotainer/