Decoding spekulatif adalah teknik yang digunakan untuk meningkatkan kecepatan prediksi token dalam model seperti Deepseek-R1 dengan memanfaatkan kemampuan pemrosesan paralel. Begini cara kerjanya dan cara meningkatkan kinerja:
Gambaran Umum Dekoding Spekulatif
Decoding spekulatif melibatkan penggunaan model yang lebih kecil dan lebih cepat (sering disebut sebagai "spekulator") untuk memprediksi beberapa token secara paralel. Prediksi ini kemudian diverifikasi oleh model utama yang lebih kuat. Pendekatan ini memungkinkan model utama untuk mengevaluasi beberapa token secara bersamaan daripada menghasilkan satu per satu, secara signifikan mengurangi waktu pemrosesan keseluruhan [1] [7].
Proses decoding spekulatif
1. Prediksi token paralel: Model yang lebih kecil memprediksi beberapa token terlebih dahulu. Ini dilakukan secara paralel, mengambil keuntungan dari akselerasi GPU untuk mempercepat proses [4] [7].
2. Verifikasi oleh model utama: Model utama kemudian memverifikasi token yang diprediksi ini. Jika prediksi benar, mereka diterima dan digunakan segera. Jika mereka salah, hanya token yang salah yang dihitung ulang [1] [7].
3. Keuntungan Efisiensi: Dengan memverifikasi banyak token sekaligus, decoding spekulatif mengurangi latensi yang terkait dengan generasi token berurutan. Ini menghasilkan waktu inferensi yang lebih cepat tanpa mengurangi kualitas output [1] [7].
Integrasi dengan Deepseek-R1
Deepseek-R1, dengan arsitektur canggih yang menampilkan prediksi multi-token (MTP), sangat cocok untuk decoding spekulatif. MTP memungkinkan Deepseek-R1 untuk memprediksi beberapa token secara bersamaan, yang selaras dengan pendekatan decoding spekulatif [2] [4].
- Modul MTP: Deepseek-R1 menggunakan modul MTP untuk meningkatkan kecepatan inferensi. Modul -modul ini dapat digunakan kembali untuk decoding spekulatif, di mana mereka bertindak sebagai model yang lebih kecil yang memprediksi token terlebih dahulu [4].
- Granularitas prediksi adaptif: Deepseek-R1 secara dinamis menyesuaikan jumlah token yang diprediksi berdasarkan kompleksitas urutan input. Ini memastikan penggunaan decoding spekulatif yang efisien dengan mengoptimalkan jumlah token untuk memprediksi dan memverifikasi [2].
Manfaat decoding spekulatif di Deepseek-R1
- Peningkatan Kecepatan: Decoding spekulatif secara signifikan mempercepat proses inferensi dengan memungkinkan verifikasi paralel token, yang jauh lebih cepat daripada generasi berurutan [1] [7].
- Pemeliharaan Kualitas: Terlepas dari peningkatan kecepatan, decoding spekulatif memastikan bahwa kualitas output akhir tetap tidak berubah. Prediksi yang salah dikoreksi oleh model utama, memastikan akurasi [1] [7].
Secara keseluruhan, decoding spekulatif meningkatkan kecepatan prediksi token di Deepseek-R1 dengan memanfaatkan pemrosesan paralel dan mempertahankan kualitas output, membuatnya lebih efisien untuk aplikasi dunia nyata.
Kutipan:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distilation-turbo-speculation
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://arxiv.org/html/2503.01840v1
[4] https://centml.ai/resources/2x-inference-Peed-on-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-cheasoning-shash-sharma-1ynsc
[7] https://www.linkedin.com/posts/groq_deepseek-r1-distill-llama-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/with/