Spekulativ avkoding er en teknikk som brukes for å forbedre hastigheten på token-prediksjon i modeller som DeepSeek-R1 ved å utnytte parallelle prosesseringsevner. Slik fungerer det og hvordan det forbedrer ytelsen:
Oversikt over spekulativ avkoding
Spekulativ avkoding innebærer å bruke en mindre, raskere modell (ofte referert til som en "spekulator") for å forutsi flere symboler parallelt. Disse spådommene blir deretter bekreftet av den viktigste, kraftigere modellen. Denne tilnærmingen gjør at hovedmodellen kan evaluere flere symboler samtidig i stedet for å generere dem en om gangen, noe som reduserer den totale prosesseringstiden [1] [7] betydelig.
Prosess med spekulativ avkoding
1. PARALLEL TOKEN Prediksjon: Den mindre modellen spår flere symboler på forhånd. Dette gjøres parallelt, og utnytter GPU -akselerasjon for å fremskynde prosessen [4] [7].
2. Verifisering av hovedmodellen: Hovedmodellen verifiserer deretter disse spådde symbolene. Hvis spådommene er riktige, aksepteres de og brukes umiddelbart. Hvis de er uriktige, er det bare de uriktige symbolene som er beregnet på nytt [1] [7].
3. Effektivitetsgevinster: Ved å verifisere flere symboler samtidig, kuttes spekulative avkoding på latensen assosiert med sekvensiell tokengenerering. Dette resulterer i raskere inferenstider uten at det går ut over kvaliteten på utgangen [1] [7].
integrasjon med DeepSeek-R1
DeepSeek-R1, med sin avanserte arkitektur med Multi-Token Prediction (MTP), er spesielt godt egnet for spekulativ avkoding. MTP lar DeepSeek-R1 forutsi flere symboler samtidig, noe som stemmer perfekt med den spekulative avkodingsmetoden [2] [4].
- MTP-moduler: DeepSeek-R1 bruker MTP-moduler for å forbedre inferenshastigheten. Disse modulene kan repurponeres for spekulativ avkoding, der de fungerer som den mindre modellen som forutsier symboler på forhånd [4].
- Adaptiv prediksjon Granularitet: DeepSeek-R1 justerer dynamisk antall symboler som er forutsagt basert på inngangssekvensens kompleksitet. Dette sikrer effektiv bruk av spekulativ avkoding ved å optimalisere antall symboler som skal forutsi og verifisere [2].
Fordeler med spekulativ avkoding i DeepSeek-R1
- Hastighetsforbedring: Spekulativ avkoding akselererer betydelig inferensprosessen ved å tillate parallell verifisering av symboler, noe som er mye raskere enn sekvensiell generasjon [1] [7].
- Kvalitetsvedlikehold: Til tross for hastighetsforbedringene, sikrer spekulativ avkoding at den endelige utgangskvaliteten forblir uendret. Feil prediksjoner blir korrigert av hovedmodellen, og sikrer nøyaktighet [1] [7].
Totalt sett forbedrer spekulativ avkoding hastigheten på token prediksjon i DeepSeek-R1 ved å utnytte parallell prosessering og opprettholde utgangskvalitet, noe som gjør det mer effektivt for applikasjoner i den virkelige verden.
Sitasjoner:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speculation
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://arxiv.org/html/2503.01840v1
[4] https://centml.ai/resources/2x-inferens-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-dpth-look-ple-next-generation-reasoning-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/no/deepseekr1_v3_tutorial.html
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/
