La estrategia de almacenamiento en caché en Deepseek-R1 respalda la decodificación especulativa al reducir significativamente la latencia y los costos computacionales asociados con consultas repetidas. Así es como interactúan estos dos componentes:
Estrategia de almacenamiento en caché en Deepseek-R1
Deepseek-R1 emplea un mecanismo de almacenamiento de almacenamiento sofisticado que almacena frecuentemente utiliza indicaciones y respuestas. Este sistema de almacenamiento en caché está diseñado para manejar los golpes de caché y las fallas de caché de manera eficiente:
- Cache Hits: cuando una consulta coincide con una respuesta en caché, el sistema recupera el resultado almacenado en lugar de recalcularla. Esto no solo reduce la latencia sino que también reduce los costos dramáticamente. Para los golpes de caché, el costo es significativamente más bajo, a $ 0.014 por millón de tokens, en comparación con $ 0.14 por millón de tokens para fallas de caché [1] [5].
- Cache falla: si una consulta no coincide con ninguna respuesta en caché, el sistema lo procesa como una nueva solicitud. Sin embargo, incluso en tales casos, el mecanismo de almacenamiento en caché ayuda a reducir la necesidad de cálculos redundantes con el tiempo.
Decodificación especulativa en Deepseek-R1
La decodificación especulativa es una técnica que permite que Deepseek-R1 predice múltiples tokens en paralelo, en lugar de secuencialmente. Este enfoque acelera la generación de texto al reducir el tiempo dedicado a esperar que cada token se genere y verifique [2] [10].
-Predicción del token paralelo: Deepseek-R1 utiliza la predicción de token múltiple (MTP) para generar tokens simultáneamente. Este método mejora la velocidad de inferencia sin comprometer la coherencia, lo que lo hace particularmente efectivo para la generación de texto de forma larga [2].
- Verificación de acuerdo probabilístico: el modelo acepta predicciones basadas en umbrales de confianza en lugar de coincidencias exactas, lo que reduce las tasas de rechazo y acelera la inferencia [2].
Interacción entre almacenamiento en caché y decodificación especulativa
La estrategia de almacenamiento en caché respalda la decodificación especulativa de varias maneras:
1. Latencia reducida: al recuperar las respuestas almacenadas en caché rápidamente, el sistema puede centrarse en generar contenido nuevo utilizando la decodificación especulativa, manteniendo así la eficiencia general en el manejo de consultas repetidas y novedosas.
2.
3. Rendimiento mejorado: el almacenamiento en caché asegura que la información de acceso frecuente esté fácilmente disponible, lo que complementa la capacidad de la decodificación especulativa para predecir tokens en paralelo. Esta combinación mejora el rendimiento del modelo en tareas que requieren una generación de texto rápida y precisa.
En resumen, la estrategia de almacenamiento en caché en Deepseek-R1 optimiza el uso de la decodificación especulativa al minimizar la latencia y los costos asociados con consultas repetidas, lo que permite que el modelo se centre en generar contenido nuevo de manera eficiente y efectiva.
Citas:
[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-s-sxixture-of-experts-model-architecture
[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-intuitivamente-and-exhaustivamente
)
[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/