Spekulativní dekódování je technika používaná ke zvýšení rychlosti predikce tokenu v modelech, jako je DeepSeek-R1, využitím schopností paralelního zpracování. Zde je to, jak to funguje a jak to zlepšuje výkon:
Přehled spekulativního dekódování
Spekulativní dekódování zahrnuje použití menšího, rychlejšího modelu (často označovaného jako „spekulator“) pro předpovídání více tokenů paralelně. Tyto předpovědi jsou pak ověřeny hlavním, výkonnějším modelem. Tento přístup umožňuje hlavnímu modelu vyhodnotit více tokenů současně spíše než je generovat jeden po druhém, což výrazně zkrátí celkovou dobu zpracování [1] [7].
Proces spekulativního dekódování
1. Predikce paralelního tokenu: Menší model předpovídá několik tokenů předem. To se provádí paralelně a využívá zrychlení GPU k urychlení procesu [4] [7].
2. ověření hlavním modelem: Hlavní model pak ověří tyto předpokládané tokeny. Pokud jsou předpovědi správné, jsou přijímány a použity okamžitě. Pokud jsou nesprávné, jsou přepočítávány pouze nesprávné žetony [1] [7].
3. Zisky účinnosti: ověřením více tokenů najednou se spekulativní dekódování sníží na latenci spojené se sekvenčním generováním tokenu. To má za následek rychlejší inferenční časy bez ohrožení kvality výstupu [1] [7].
Integrace s DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 s pokročilou architekturou s více-tokendovou predikcí (MTP) je zvláště vhodná pro spekulativní dekódování. MTP umožňuje DeepSeek-R1 předpovědět více tokenů současně, což dokonale sladí se spekulativním dekódovacím přístupem [2] [4].
- Moduly MTP: DeepSeek-R1 používá MTP moduly ke zvýšení inferenční rychlosti. Tyto moduly mohou být reagovány pro spekulativní dekódování, kde působí jako menší model předpovídající tokeny předem [4].
- Adaptivní predikce granularita: DeepSeek-R1 dynamicky upravuje počet tokenů předpovídaných na základě složitosti vstupní sekvence. Tím je zajištěno efektivní využití spekulativního dekódování optimalizací počtu tokenů k predikci a ověření [2].
Výhody spekulativního dekódování v DeepSeek-R1
- Zlepšení rychlosti: Spekulativní dekódování výrazně urychluje inferenční proces umožněním paralelního ověření žetonů, což je mnohem rychlejší než sekvenční generování [1] [7].
- Údržba kvality: Navzdory zlepšení rychlosti spekulativní dekódování zajišťuje, že konečná kvalita výstupu zůstává nezměněna. Nesprávné předpovědi jsou korigovány hlavním modelem, což zajišťuje přesnost [1] [7].
Celkově spekulativní dekódování zvyšuje rychlost predikce tokenů v DeepSeek-R1 využitím paralelního zpracování a udržováním kvality výstupu, což zefektivňuje reálné aplikace.
Citace:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepSeek-r1-Self-distilation-turbo-peculation
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://arxiv.org/html/2503.01840v1
[4] https://centml.ai/resources/2x-inference-speed-on-r1
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/
[6] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1-in-depth-ook-sise-next-reasonring-yash-sharma-1ynsc
[7] https://www.linkedin.com/posts/groq_deepseek-r1-distill-Llama-70B-speculative-Activity-7293083071816339456-44NM
[8] https://kvcache-ai.github.io/ktransformers/en/deepseeKr1_V3_Tutorial.html
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/