DeepSeek-R1中的缓存策略通过显着降低与重复查询相关的延迟和计算成本来支持投机解码。这是这两个组件相互作用的方式：
DeepSeek-R1中的缓存策略
DeepSeek-R1采用了一种复杂的缓存机制，该机制经常使用提示和响应。该缓存系统旨在处理缓存命中，而高速缓存则有效地错过了：
- 缓存命中：当查询匹配缓存响应时，系统会检索存储的结果而不是重新计算。这不仅减少了延迟，而且还大大降低了成本。对于缓存命中率，成本明显降低，为每百万个令牌0.014美元，而缓存误差为每百万个令牌0.14美元[1] [5]。
- 缓存错过：如果查询与任何缓存响应不匹配，则系统将其作为新请求处理。但是，即使在这种情况下，缓存机制也有助于减少随着时间的推移对冗余计算的需求。
DeepSeek-R1中的投机解码
投机解码是一种允许DeepSeek-R1并行预测多个令牌的技术，而不是顺序预测。这种方法通过减少等待每个令牌生成和验证的时间来加速文本生成[2] [10]。
- 平行令牌预测：DeepSeek-R1使用多键预测(MTP)同时生成令牌。该方法在不损害连贯性的情况下提高了推理速度，使其对于长形式的文本生成特别有效[2]。
- 概率一致性检查：该模型接受基于置信阈值而不是确切匹配的预测，从而降低了排斥率并加快推理[2]。
##缓存和投机解码之间的相互作用
缓存策略以多种方式支持投机解码：
1。延迟降低：通过快速检索缓存的响应，该系统可以专注于使用投机解码来生成新内容，从而在处理重复和新型查询时保持整体效率。
2.成本效率：缓存的成本节省使用户可以分配更多资源来投机解码，使更快，更有效的文本生成，而不会产生过多成本。
3。改进的性能：缓存可确保易于获得的信息可用，这补充了投机解码的并行预测令牌的能力。这种组合增强了模型在需要快速，准确的文本生成的任务中的性能。
总而言之，DeepSeek-R1中的缓存策略通过最大程度地减少与重复查询相关的延迟和成本来优化投机解码的使用，从而使模型可以专注于有效，有效地生成新的内容。
引用：
[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-actup.html
[5] https://api-docs.deepseek.com/news/news0802
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_model_speculative_decoding_performance_with/
[7] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuitively-and-ysexhustalively
[8] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkf hqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg.pdf？inline = true
[9] https://www.datacamp.com/tutorial/deepseek-api
[10] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-peculation
[11] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distald-models-models-on-amazon-sagemaker-sagemaker-usis-using-a-rarge-a-a-large-model-inference-container/