Стратегия кэширования в DeepSeek-R1 поддерживает спекулятивное декодирование, значительно снижая задержку и вычислительные затраты, связанные с повторными запросами. Вот как взаимодействуют эти два компонента:
стратегия кэширования в Deepseek-R1
DeepSeek-R1 использует сложный механизм кэширования, который часто использует подсказки и ответы. Эта система кэширования предназначена для эффективного обработки как кеша, так и кэша.
- Кэш попадает: когда запрос соответствует кэшированному отклику, система извлекает сохраняемый результат вместо его пересчитывания. Это не только снижает задержку, но и резко сокращает затраты. Для хитов кэша стоимость значительно ниже, на уровне 0,014 долл. США на миллион токенов, по сравнению с 0,14 долл. США за миллион токенов для промахов в кешах [1] [5].
- Кэш пропускает: если запрос не соответствует какому -либо кэширующему ответу, система обрабатывает его как новый запрос. Однако даже в таких случаях механизм кэширования помогает, уменьшая необходимость избыточных вычислений с течением времени.
спекулятивное декодирование в Deepseek-r1
Спекулятивное декодирование-это метод, который позволяет DeepSeek-R1 предсказывать множественные токены параллельно, а не последовательно. Этот подход ускоряет генерацию текста, сокращая время, затрачиваемое на ожидание каждого токена, которое будет сгенерировано и проверено [2] [10].
-Параллельный прогноз токенов: DeepSeek-R1 использует многократный прогноз (MTP) для одновременного генерации токенов. Этот метод повышает скорость вывода без ущерба для когерентности, что делает его особенно эффективным для генерации текста в длинной форме [2].
- Вероятностная проверка согласия: модель принимает прогнозы на основе порогов доверия, а не точных совпадений, что снижает скорость отторжения и ускоряет вывод [2].
взаимодействие между кэшированием и спекулятивным декодированием
Стратегия кэширования поддерживает спекулятивное декодирование несколькими способами:
1. Снижение задержки: быстро извлекая кэшированные ответы, система может сосредоточиться на создании нового контента с использованием спекулятивного декодирования, тем самым поддерживая общую эффективность в обработке как повторных, так и новых запросов.
2. Эффективность затрат: экономия затрат от кэширования позволяет пользователям выделять больше ресурсов на спекулятивное декодирование, что позволяет более быстрому и более эффективному генерации текста без чрезмерных затрат.
3. Улучшенная производительность: кэширование гарантирует, что часто доступна доступная информация, которая дополняет способность спекулятивного декодирования прогнозировать токены параллельно. Эта комбинация повышает производительность модели в задачах, требующих быстрого и точного генерации текста.
Таким образом, стратегия кэширования в DeepSeek-R1 оптимизирует использование спекулятивного декодирования, минимизируя задержку и затраты, связанные с повторными запросами, что позволяет модели эффективно и эффективно сосредоточиться на создании нового контента.
Цитаты:
[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-ideepseek-r1-mixture-of-experts-model-architecture
[4] https://docs.openvino.ai/nightly/notebooks/deepseek-r1-withput.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-exaustivess
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygggg/gwkfhqbxbdnxsythfmxspmbmnjzygggggggchgggchgggchggchggggchggggggchggggggchggggchggggchggggchgggchggggchggcggggchggcgggchgggchg/gwkfhqbdnxsythfmxzpmryggchggchg/gwkfhqbxbdnxsythfmxz
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-sielf-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/