Spekulativ afkodning er en teknik, der bruges til at forbedre hastigheden af token-forudsigelse i modeller som DeepSeek-R1 ved at udnytte parallelle behandlingsfunktioner. Sådan fungerer det, og hvordan det forbedrer ydeevnen:
Oversigt over spekulativ afkodning
Spekulativ afkodning involverer anvendelse af en mindre, hurtigere model (ofte benævnt en "spekulant") til at forudsige flere tokens parallelt. Disse forudsigelser verificeres derefter af den vigtigste, mere kraftfulde model. Denne tilgang gør det muligt for hovedmodellen at evaluere flere tokens samtidig snarere end at generere dem en ad gangen, hvilket reducerer den samlede behandlingstid markant [1] [7].
proces med spekulativ afkodning
1. parallel token -forudsigelse: Den mindre model forudsiger flere tokens på forhånd. Dette gøres parallelt ved at drage fordel af GPU -acceleration for at fremskynde processen [4] [7].
2. Verifikation af hovedmodellen: Hovedmodellen verificerer derefter disse forudsagte tokens. Hvis forudsigelserne er korrekte, accepteres og bruges de med det samme. Hvis de er forkerte, beregnes kun de forkerte tokens [1] [7].
3. Effektivitetsgevinster: Ved at verificere flere symboler på én gang nedskæres spekulativ afkodning af latensen forbundet med sekventiel token -generation. Dette resulterer i hurtigere inferenstider uden at gå på kompromis med kvaliteten af output [1] [7].
Integration med DeepSeek-R1
DeepSeek-R1, med sin avancerede arkitektur med multi-token forudsigelse (MTP), er særlig velegnet til spekulativ afkodning. MTP tillader DeepSeek-R1 at forudsige flere tokens samtidigt, hvilket tilpasser sig perfekt med den spekulative afkodningsmetode [2] [4].
- MTP-moduler: DeepSeek-R1 bruger MTP-moduler til at forbedre inferenshastigheden. Disse moduler kan genanvendes til spekulativ afkodning, hvor de fungerer som den mindre model, der forudsiger tokens på forhånd [4].
- Adaptiv forudsigelse Granularitet: DeepSeek-R1 justerer dynamisk antallet af forudsagde tokens baseret på inputsekvensens kompleksitet. Dette sikrer effektiv anvendelse af spekulativ afkodning ved at optimere antallet af tokens til at forudsige og verificere [2].
Fordele ved spekulativ afkodning i DeepSeek-R1
- Hastighedsforbedring: Spekulativ afkodning fremskynder markant inferensprocessen ved at tillade parallel verifikation af tokens, hvilket er meget hurtigere end sekventiel generation [1] [7].
- Kvalitetsvedligeholdelse: På trods af hastighedsforbedringerne sikrer spekulativ afkodning, at den endelige outputkvalitet forbliver uændret. Forkerte forudsigelser korrigeres af hovedmodellen, hvilket sikrer nøjagtighed [1] [7].
Generelt forbedrer spekulativ afkodning hastigheden af token-forudsigelse i DeepSeek-R1 ved at udnytte parallel behandling og opretholdelse af outputkvalitet, hvilket gør det mere effektivt til applikationer i den virkelige verden.
Citater:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-selmdistillation-turbo-speculation
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://arxiv.org/html/2503.01840v1
[4] https://centml.ai/resources/2x-inference-hreed-on-r1
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_godt
)
)
[8] https://kvcache-i.github.io/ktransformers/en/deepseekr1_v3_tutorial.html
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/
