Spekulatīva dekodēšana ir paņēmiens, ko izmanto, lai uzlabotu marķiera prognozēšanas ātrumu tādos modeļos kā DeepSEEK-R1, izmantojot paralēlās apstrādes iespējas. Lūk, kā tas darbojas un kā tas uzlabo sniegumu:
Pārskats par spekulatīvu dekodēšanu
Spekulatīva dekodēšana ietver mazāka, ātrāka modeļa (bieži dēvēto kā "spekulanta") izmantošanu, lai paralēli prognozētu vairākus žetonus. Pēc tam šīs prognozes pārbauda galvenais, jaudīgāks modelis. Šī pieeja ļauj galvenajam modelim vienlaikus novērtēt vairākus žetonus, nevis tos ģenerēt pa vienam, ievērojami samazinot kopējo apstrādes laiku [1] [7].
spekulatīvas dekodēšanas process
1. Paralēla marķiera prognoze: mazāks modelis prognozē vairākus žetonus iepriekš. Tas tiek darīts paralēli, izmantojot GPU paātrinājuma priekšrocības, lai paātrinātu procesu [4] [7].
2. Pārbaude pēc galvenā modeļa: galvenais modelis pēc tam pārbauda šos prognozētos žetonus. Ja prognozes ir pareizas, tās tiek pieņemtas un izmantotas nekavējoties. Ja tie ir nepareizi, tiek pārrēķināti tikai nepareizi žetoni [1] [7].
3. Efektivitātes pieaugums: pārbaudot vairākus žetonus vienlaikus, spekulatīva dekodēšana samazina latentumu, kas saistīts ar secīgu marķiera paaudzi. Tā rezultātā notiek ātrāks secināšanas laiks, neapdraudot izejas kvalitāti [1] [7].
Integrācija ar DeepSeek-R1
DeepSEEK-R1 ar savu uzlaboto arhitektūru, kurā ir daudzkārtīga prognoze (MTP), ir īpaši piemērota spekulatīvai dekodēšanai. MTP ļauj DeepSEEK-R1 vienlaikus prognozēt vairākus žetonus, kas lieliski atbilst spekulatīvajai dekodēšanas pieejai [2] [4].
- MTP moduļi: DeepSEEK-R1 izmanto MTP moduļus, lai palielinātu secinājumu ātrumu. Šos moduļus var atkārtot spekulatīvai dekodēšanai, kur tie darbojas kā mazāks modelis, kas iepriekš prognozē žetonus [4].
- Adaptīvā prognoze Granularitāte: DeepSEEK-R1 dinamiski pielāgo prognozēto žetonu skaitu, pamatojoties uz ievades secības sarežģītību. Tas nodrošina efektīvu spekulatīvas dekodēšanas izmantošanu, optimizējot žetonu skaitu, lai prognozētu un pārbaudītu [2].
Spekulatīvas dekodēšanas priekšrocības DeepSeek-R1
- Ātruma uzlabošana: spekulatīva dekodēšana ievērojami paātrina secināšanas procesu, ļaujot paralēli pārbaudīt žetonus, kas ir daudz ātrāk nekā secīga ģenerēšana [1] [7].
- Kvalitātes uzturēšana: Neskatoties uz ātruma uzlabojumiem, spekulatīva dekodēšana nodrošina, ka galīgā izejas kvalitāte paliek nemainīga. Nepareizas prognozes koriģē ar galveno modeli, nodrošinot precizitāti [1] [7].
Kopumā spekulatīva dekodēšana palielina žetonu prognozēšanas ātrumu DeepSEEK-R1, izmantojot paralēlo apstrādi un saglabājot izlaides kvalitāti, padarot to efektīvāku reālās pasaules lietojumprogrammām.
Atsauces:
[1.]
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://arxiv.org/html/2503.01840v1
[4] https://centml.ai/resources/2x--atherence-peed-on-r1
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/
[6.]
.
[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/