Стратегія кешування в DeepSeek-R1 підтримує спекулятивне декодування за рахунок значного зменшення затримки та обчислювальних витрат, пов'язаних з неодноразовими запитами. Ось як взаємодіють ці два компоненти:
Стратегія кешування в DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 використовує складний механізм кешування, який зберігає часто використовувані підказки та відповіді. Ця система кешування призначена для ефективного обробки кеш -хітів, і кешу:
- Кеш -хітів: Коли запит відповідає кешованій відповіді, система отримує збережений результат, а не перерахувати його. Це не тільки зменшує затримку, але й різко скорочує витрати. Для кеш -хітів вартість значно нижча, становить 0,014 долара за мільйон жетонів, порівняно з 0,14 долара за мільйон жетонів для кешу [1] [5].
- Кеш пропусків: Якщо запит не відповідає жодній кешованій відповіді, система обробляє його як новий запит. Однак навіть у таких випадках механізм кешування допомагає зменшити потребу в зайвих обчисленнях з часом.
спекулятивне декодування в DeepSeek-R1
Спекулятивне декодування-це методика, яка дозволяє DeepSeek-R1 передбачити кілька жетонів паралельно, а не послідовно. Цей підхід прискорює генерацію тексту за рахунок скорочення часу, витраченого на очікування, коли кожен жетон буде створений та перевірений [2] [10].
-Паралельний прогноз маркера: DeepSeek-R1 використовує багатосторонній прогноз (MTP) для одночасно генерування жетонів. Цей метод підвищує швидкість висновку без шкоди для когерентності, що робить його особливо ефективним для генерації тексту тривалої форми [2].
- Перевірка ймовірнісної угоди: Модель приймає прогнози на основі порогів довіри, а не на точних відповідях, що знижує швидкість відхилення та прискорює висновок [2].
Взаємодія між кешуванням та спекулятивним декодуванням
Стратегія кешування підтримує спекулятивне декодування кількома способами:
1. Знижена затримка: Швидко витягуючи кешовані відповіді, система може зосередитись на створенні нового вмісту за допомогою спекулятивного декодування, тим самим підтримуючи загальну ефективність у обробці як повторних, так і нових запитів.
2. Ефективність витрат: економія витрат від кешування дозволяє користувачам розподіляти більше ресурсів на спекулятивне декодування, що дозволяє швидше та ефективніше генерування тексту, не несучи надмірних витрат.
3. Покращена продуктивність: кешування гарантує, що часто доступна інформація, яка легко доступна, яка доповнює здатність спекулятивного декодування прогнозувати жетони паралельно. Ця комбінація підвищує продуктивність моделі в завданнях, що вимагають швидкого та точного генерації тексту.
Підводячи підсумок, стратегія кешування в DeepSeek-R1 оптимізує використання спекулятивного декодування, мінімізуючи затримку та витрати, пов'язані з повторними запитами, що дозволяє моделі зосередитись на генеруванні нового вмісту ефективно та ефективно.
Цитати:
[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-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-tuitive-and-exhaustile
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzyjzyglline
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speculation
[.