Cachingstrategin i Deepseek-R1 stöder spekulativ avkodning genom att avsevärt minska latens- och beräkningskostnaderna förknippade med upprepade frågor. Så här interagerar dessa två komponenter:
Caching Strategy i Deepseek-R1
Deepseek-R1 använder en sofistikerad cachemekanism som lagrar ofta använde anvisningar och svar. Detta cachningssystem är utformat för att hantera både cache -hits och Cache Misses effektivt:
- Cache träffar: När en fråga matchar ett cachat svar hämtar systemet det lagrade resultatet istället för att beräkna om det. Detta minskar inte bara latens utan också minskade kostnader dramatiskt. För cache -träffar är kostnaden betydligt lägre, till $ 0,014 per miljon tokens, jämfört med $ 0,14 per miljon tokens för cache -missar [1] [5].
- Cache Misses: Om en fråga inte matchar något cachat svar behandlar systemet det som en ny begäran. Även i sådana fall hjälper cachemekanismen genom att minska behovet av redundanta beräkningar över tid.
Spekulativ avkodning i Deepseek-R1
Spekulativ avkodning är en teknik som gör det möjligt för Deepseek-R1 att förutsäga flera tokens parallellt, snarare än i följd. Detta tillvägagångssätt påskyndar textgenerering genom att minska den tid som väntar på att varje symbol ska genereras och verifieras [2] [10].
-Parallell tokenförutsägelse: Deepseek-R1 använder multi-token förutsägelse (MTP) för att generera tokens samtidigt. Denna metod förbättrar inferenshastigheten utan att kompromissa med koherens, vilket gör den särskilt effektiv för långformad textgenerering [2].
- Kontroll av probabilistisk avtal: Modellen accepterar förutsägelser baserade på förtroendegränser snarare än exakta matchningar, vilket minskar avslag på och påskyndar slutsatsen [2].
Interaktion mellan cachning och spekulativ avkodning
Cachingstrategin stöder spekulativ avkodning på flera sätt:
1. Minskad latens: Genom att snabbt hämta cachade svar kan systemet fokusera på att generera nytt innehåll med spekulativ avkodning och därmed bibehålla den totala effektiviteten i hanteringen av både upprepade och nya frågor.
2. Kostnadseffektivitet: Kostnadsbesparingarna från cachning gör det möjligt för användare att tilldela mer resurser till spekulativ avkodning, vilket möjliggör snabbare och effektivare textproduktion utan att ha överdrivet kostnader.
3. Förbättrad prestanda: Caching säkerställer att ofta åtkomst till information är lätt tillgänglig, vilket kompletterar spekulativ avkodningens förmåga att förutsäga tokens parallellt. Denna kombination förbättrar modellens prestanda i uppgifter som kräver snabb och korrekt textgenerering.
Sammanfattningsvis optimerar cache-strategin i Deepseek-R1 användningen av spekulativ avkodning genom att minimera latens och kostnader förknippade med upprepade frågor, vilket gör att modellen kan fokusera på att generera nytt innehåll effektivt och effektivt.
Citeringar:
[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-mixture-of-experts-model-architecture
[4] https://docs.openvino.ai/nightly/notebooks/deepseek-r1-with-utput.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-intuitivt-and-exhustivt
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxthfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnx
[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/deploy2