Decodarea speculativă este o tehnică folosită pentru a îmbunătăți viteza predicției jetonului în modele precum DeepSeek-R1 prin utilizarea capacităților de procesare paralelă. Iată cum funcționează și cum îmbunătățește performanța:
Prezentare generală a decodării speculative
Decodarea speculativă implică utilizarea unui model mai mic și mai rapid (adesea denumit „speculator”) pentru a prezice mai multe jetoane în paralel. Aceste predicții sunt apoi verificate de modelul principal, mai puternic. Această abordare permite modelului principal să evalueze mai multe jetoane simultan, mai degrabă decât să le genereze pe rând, reducând semnificativ timpul de procesare general [1] [7].
Procesul decodării speculative
1. Predicție paralelă a jetoanelor: modelul mai mic prezice mai multe jetoane în avans. Acest lucru se face în paralel, profitând de accelerația GPU pentru a accelera procesul [4] [7].
2. Verificare după modelul principal: modelul principal verifică apoi aceste jetoane prezise. Dacă predicțiile sunt corecte, acestea sunt acceptate și utilizate imediat. Dacă sunt incorecte, numai jetoanele incorecte sunt recalculate [1] [7].
3. Câștiguri de eficiență: verificând mai multe jetoane simultan, decodarea speculativă se reduce la latența asociată cu generarea de jetoane secvențiale. Acest lucru duce la timp de inferență mai rapid, fără a compromite calitatea producției [1] [7].
Integrare cu Deepseek-R1
Deepseek-R1, cu arhitectura sa avansată cu predicție multi-token (MTP), este deosebit de potrivită pentru decodarea speculativă. MTP permite DeepSeek-R1 să prezică simultan mai multe jetoane, care se aliniază perfect cu abordarea de decodare speculativă [2] [4].
- Module MTP: DeepSeek-R1 folosește module MTP pentru a îmbunătăți viteza de inferență. Aceste module pot fi reconstituite pentru decodarea speculativă, unde acționează ca un model mai mic care prezice jetoane în avans [4].
- Granularitate de predicție adaptivă: Deepseek-R1 ajustează dinamic numărul de jetoane prezise pe baza complexității secvenței de intrare. Acest lucru asigură utilizarea eficientă a decodării speculative prin optimizarea numărului de jetoane pentru a prezice și verifica [2].
Beneficiile decodării speculative în Deepseek-R1
- Îmbunătățirea vitezei: decodarea speculativă accelerează semnificativ procesul de inferență, permițând verificarea paralelă a jetoanelor, care este mult mai rapidă decât generarea secvențială [1] [7].
- Întreținerea calității: În ciuda îmbunătățirilor vitezei, decodarea speculativă asigură că calitatea finală a producției rămâne neschimbată. Predicțiile incorecte sunt corectate de modelul principal, asigurând precizia [1] [7].
În general, decodarea speculativă îmbunătățește viteza predicției jetonului în DeepSeek-R1 prin utilizarea procesării paralele și menținerea calității ieșirii, ceea ce o face mai eficientă pentru aplicațiile din lumea reală.
Citări:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-infelf-distillation-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-in-in-depth-look-rise-next-generation-measoning-yash-sharma-1ynsc
[7] https://www.linkedin.com/posts/groq_deepseek-r1-distill-llama-70b-peculativ-activitate-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/