Спекулятивное декодирование-это метод, используемый для повышения скорости прогнозирования токенов в таких моделях, как DeepSeek-R1, путем использования параллельных возможностей обработки. Вот как это работает и как это улучшает производительность:
Обзор спекулятивного декодирования
Спекулятивное декодирование включает в себя использование меньшей, более высокой модели (часто называемой «спекулянтом») для прогнозирования множественных токенов параллельно. Эти прогнозы затем подтверждаются основной, более мощной моделью. Этот подход позволяет основной модели оценивать несколько токенов одновременно, а не генерировать их по одному, значительно сокращая общее время обработки [1] [7].
процесс спекулятивного декодирования
1. Прогноз параллельного токена: меньшая модель предсказывает несколько токенов заранее. Это делается параллельно, используя преимущества ускорения графического процессора, чтобы ускорить процесс [4] [7].
2. Проверка по основной модели: основная модель затем проверяет эти прогнозируемые токены. Если прогнозы верны, они принимаются и используются немедленно. Если они неверны, то только неверные токены пересчитаны [1] [7].
3. Повышение эффективности: одновременно проверяя несколько токенов, спекулятивное декодирование снижает задержку, связанную с последовательным генерацией токенов. Это приводит к более быстрому времени вывода без ущерба для качества выхода [1] [7].
интеграция с DeepSeek-R1
DeepSeek-R1, с его усовершенствованной архитектурой, показывающей многократный прогноз (MTP), особенно хорошо подходит для спекулятивного декодирования. MTP позволяет DeepSeek-R1 предсказывать несколько токенов одновременно, что идеально соответствует подходу спекулятивного декодирования [2] [4].
- Модули MTP: DeepSeek-R1 использует модули MTP для повышения скорости вывода. Эти модули могут быть перепрофилированы для спекулятивного декодирования, где они действуют как меньшая модель, предсказывающая токены заранее [4].
- Адаптивное предсказание Гулярирование: DeepSeek-R1 динамически корректирует количество токенов, предсказанных на основе сложности входной последовательности. Это обеспечивает эффективное использование спекулятивного декодирования путем оптимизации количества токенов для прогнозирования и проверки [2].
Преимущества спекулятивного декодирования в Deepseek-R1
- Улучшение скорости: спекулятивное декодирование значительно ускоряет процесс вывода, позволяя параллельной проверке токенов, что намного быстрее, чем последовательная генерация [1] [7].
- Качественное обслуживание: Несмотря на улучшение скорости, спекулятивное декодирование гарантирует, что конечное качество выпуска остается неизменным. Неправильные прогнозы исправляются основной моделью, обеспечивая точность [1] [7].
В целом, спекулятивное декодирование повышает скорость прогнозирования токенов в DeepSeek-R1 за счет использования параллельной обработки и поддержания качества выхода, что делает его более эффективным для реальных приложений.
Цитаты:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-sielf-distillation-turbo-speculation
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://arxiv.org/html/2503.01840v1
[4] https://centml.ai/resources/2x-infere-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-deplo-look-rise-next-generation-resishing-yash-sharma-1ynsc
[7] https://www.linkedin.com/posts/groq_deepseek-r1-distill-lama-70b-peculative-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/
