Spekulativ avkodning är en teknik som används för att förbättra hastigheten på token-förutsägelse i modeller som Deepseek-R1 genom att utnyttja parallella bearbetningsfunktioner. Så här fungerar det och hur det förbättrar prestandan:
Översikt över spekulativ avkodning
Spekulativ avkodning innebär att man använder en mindre, snabbare modell (ofta kallad en "spekulator") för att förutsäga flera tokens parallellt. Dessa förutsägelser verifieras sedan av den huvudsakliga, kraftfullare modellen. Detta tillvägagångssätt gör det möjligt för huvudmodellen att utvärdera flera tokens samtidigt snarare än att generera dem en åt gången, vilket avsevärt minskar den totala behandlingstiden [1] [7].
Process för spekulativ avkodning
1. Parallell tokenförutsägelse: Den mindre modellen förutsäger flera symboler i förväg. Detta görs parallellt och drar nytta av GPU -acceleration för att påskynda processen [4] [7].
2. Verifiering av huvudmodellen: Huvudmodellen verifierar sedan dessa förutsagda tokens. Om förutsägelserna är korrekta accepteras de och används omedelbart. Om de är felaktiga beräknas endast de felaktiga tokens [1] [7].
3. Effektivitetsvinster: Genom att verifiera flera tokens på en gång minskar spekulativa avkodningar på latensen i samband med sekventiell tokengenerering. Detta resulterar i snabbare inferenstider utan att kompromissa med kvaliteten på utgången [1] [7].
Integration med Deepseek-R1
Deepseek-R1, med sin avancerade arkitektur med multi-token förutsägelse (MTP), är särskilt väl lämpad för spekulativ avkodning. MTP tillåter Deepseek-R1 att förutsäga flera tokens samtidigt, vilket är perfekt i linje med den spekulativa avkodningsmetoden [2] [4].
- MTP-moduler: Deepseek-R1 använder MTP-moduler för att förbättra inferenshastigheten. Dessa moduler kan återanvändas för spekulativ avkodning, där de fungerar som den mindre modellen som förutsäger tokens i förväg [4].
- Adaptiv förutsägelse Granularitet: Deepseek-R1 justerar dynamiskt antalet tokens som förutses baserat på ingångssekvensens komplexitet. Detta säkerställer effektiv användning av spekulativ avkodning genom att optimera antalet tokens för att förutsäga och verifiera [2].
Fördelar med spekulativ avkodning i Deepseek-R1
- Hastighetsförbättring: Spekulativ avkodning påskyndar avsevärt inferensprocessen genom att tillåta parallell verifiering av tokens, vilket är mycket snabbare än sekventiell generation [1] [7].
- Kvalitetsunderhåll: Trots hastighetsförbättringarna säkerställer spekulativ avkodning att den slutliga utgångskvaliteten förblir oförändrad. Felaktiga förutsägelser korrigeras av huvudmodellen, vilket säkerställer noggrannhet [1] [7].
Sammantaget förbättrar spekulativ avkodning hastigheten på token-förutsägelse i Deepseek-R1 genom att utnyttja parallellbearbetning och upprätthålla produktionskvaliteten, vilket gör det mer effektivt för verkliga applikationer.
Citeringar:
[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-inference-speed-on-r1
]
]
]
[8] https://kvcache-ai.github.io/ktransformers/sv/deepseekr1_v3_tutorial.html
[9] https://www.reddit.com/r/localllamama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/