Speculatieve decodering is een techniek die wordt gebruikt om de snelheid van tokenvoorspelling te verbeteren in modellen zoals Deepseek-R1 door gebruik te maken van parallelle verwerkingsmogelijkheden. Hier is hoe het werkt en hoe het de prestaties verbetert:
Overzicht van speculatieve decodering
Speculatieve decodering omvat het gebruik van een kleiner, sneller model (vaak aangeduid als een "speculator") om meerdere tokens parallel te voorspellen. Deze voorspellingen worden vervolgens geverifieerd door het belangrijkste, krachtiger model. Met deze benadering kan het hoofdmodel meerdere tokens tegelijkertijd evalueren in plaats van ze één voor één te genereren, waardoor de algehele verwerkingstijd aanzienlijk wordt verkort [1] [7].
Proces van speculatieve decodering
1. Parallelle tokenvoorspelling: het kleinere model voorspelt van tevoren verschillende tokens. Dit wordt parallel gedaan, waardoor gebruik wordt gemaakt van GPU -versnelling om het proces te versnellen [4] [7].
2. Verificatie door het hoofdmodel: het hoofdmodel verifieert vervolgens deze voorspelde tokens. Als de voorspellingen correct zijn, worden ze geaccepteerd en onmiddellijk gebruikt. Als ze onjuist zijn, worden alleen de onjuiste tokens opnieuw berekend [1] [7].
3. Efficiëntieverkopers: door meerdere tokens tegelijk te verifiëren, vermindert speculatieve decodering de latentie geassocieerd met sequentiële tokengeneratie. Dit resulteert in snellere felicatietijden zonder de kwaliteit van de output in gevaar te brengen [1] [7].
Integratie met Deepseek-R1
Deepseek-R1, met zijn geavanceerde architectuur met multi-token voorspelling (MTP), is bijzonder goed geschikt voor speculatieve decodering. MTP stelt Deepseek-R1 in staat om meerdere tokens tegelijkertijd te voorspellen, die perfect aansluit bij de speculatieve decodeerbenadering [2] [4].
- MTP-modules: Deepseek-R1 maakt gebruik van MTP-modules om de inferentiesnelheid te verbeteren. Deze modules kunnen worden hergebruikt voor speculatieve decodering, waarbij ze fungeren als het kleinere model dat vooraf tokens voorspelt [4].
- Adaptieve voorspelling Granulariteit: Deepseek-R1 past het aantal voorspelde aantal tokens dynamisch aan op basis van de complexiteit van de inputsequentie. Dit zorgt voor een efficiënt gebruik van speculatieve decodering door het aantal tokens te optimaliseren om te voorspellen en te verifiëren [2].
Voordelen van speculatieve decodering in Deepseek-R1
- Snelheidsverbetering: speculatieve decodering versnelt het inferentieproces aanzienlijk door parallelle verificatie van tokens toe te staan, wat veel sneller is dan sequentiële generatie [1] [7].
- Kwaliteitsonderhoud: ondanks de snelheidsverbeteringen zorgt speculatieve decodering ervoor dat de uiteindelijke outputkwaliteit ongewijzigd blijft. Onjuiste voorspellingen worden gecorrigeerd door het hoofdmodel, wat zorgt voor nauwkeurigheid [1] [7].
Over het algemeen verhoogt speculatieve decodering de snelheid van tokenvoorspelling in Deepseek-R1 door gebruik te maken van parallelle verwerking en het handhaven van de uitgangskwaliteit, waardoor het efficiënter is voor real-world toepassingen.
Citaten:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speculatie
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://arxiv.org/html/2503.01840v1
[4] https://centml.ai/resources/2x-tring-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-look-rise-next-generation-rasing-yash-sharma-1ynsc
[7] https://www.linkedin.com/posts/groq_deepseek-r1-distill-lama-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/