Bagaimana strategi caching di Deepseek-R1 mendukung decoding spekulatif

Strategi Caching di Deepseek-R1

Deepseek-R1 menggunakan mekanisme caching yang canggih yang sering menggunakan petunjuk dan tanggapan. Sistem caching ini dirancang untuk menangani hit cache dan cache kehilangan secara efisien:

- Cache Hits: Ketika kueri cocok dengan respons yang di -cache, sistem mengambil hasil yang disimpan alih -alih menghitung ulang. Ini tidak hanya mengurangi latensi tetapi juga memotong biaya secara dramatis. Untuk hit cache, biayanya secara signifikan lebih rendah, pada $ 0,014 per juta token, dibandingkan dengan $ 0,14 per juta token untuk kesalahan cache [1] [5].

- Cache Misses: Jika kueri tidak cocok dengan respons yang di -cache, sistem memprosesnya sebagai permintaan baru. Namun, bahkan dalam kasus seperti itu, mekanisme caching membantu dengan mengurangi kebutuhan perhitungan yang berlebihan dari waktu ke waktu.

Dekoding spekulatif di Deepseek-R1

Decoding spekulatif adalah teknik yang memungkinkan Deepseek-R1 untuk memprediksi beberapa token secara paralel, bukan secara berurutan. Pendekatan ini mempercepat pembuatan teks dengan mengurangi waktu yang dihabiskan untuk menunggu setiap token dihasilkan dan diverifikasi [2] [10].

-Prediksi token paralel: Deepseek-R1 menggunakan prediksi multi-token (MTP) untuk menghasilkan token secara bersamaan. Metode ini meningkatkan kecepatan inferensi tanpa mengurangi koherensi, membuatnya sangat efektif untuk pembuatan teks bentuk panjang [2].

- Pemeriksaan Perjanjian Probabilistik: Model menerima prediksi berdasarkan ambang kepercayaan daripada kecocokan yang tepat, yang mengurangi tingkat penolakan dan mempercepat inferensi [2].

interaksi antara caching dan decoding spekulatif

Strategi caching mendukung decoding spekulatif dalam beberapa cara:

1. Latensi yang Mengurangi: Dengan mengambil respons yang di -cache dengan cepat, sistem dapat fokus pada menghasilkan konten baru menggunakan decoding spekulatif, sehingga mempertahankan efisiensi keseluruhan dalam menangani kedua kueri yang berulang dan baru.

2. Efisiensi Biaya: Penghematan biaya dari caching memungkinkan pengguna untuk mengalokasikan lebih banyak sumber daya untuk decoding spekulatif, memungkinkan pembuatan teks yang lebih cepat dan lebih efisien tanpa menimbulkan biaya berlebihan.

3. Peningkatan Kinerja: Caching memastikan bahwa informasi yang sering diakses sudah tersedia, yang melengkapi kemampuan decoding spekulatif untuk memprediksi token secara paralel. Kombinasi ini meningkatkan kinerja model dalam tugas yang membutuhkan pembuatan teks yang cepat dan akurat.

Singkatnya, strategi caching di Deepseek-R1 mengoptimalkan penggunaan decoding spekulatif dengan meminimalkan latensi dan biaya yang terkait dengan kueri berulang, yang memungkinkan model untuk fokus pada menghasilkan konten baru secara efisien dan efektif.

Kutipan:
[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-sixture-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/with/
[7] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuityity-and- exbustility
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzzygggggggggggggggggggggggggggggggggggzzygggggggggggggggzzyggzyggzyggzyggzyggzyggzyggzyggzyggzyggzkfMbxBxBxBXBXBXBXBXSYTHFMNZZGZZGZZMBZZGZZMBZZGZZGZZGZZZZGZZZZGZZZZZZZZZZZGZZJZZZZ
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distilation-turbo-speculation
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-grarge-model-nference-container/