Spekuliacinis dekodavimas yra technika, naudojama pagerinti žetonų numatymo greitį modeliuose, tokiuose kaip „Deepseek-R1“, pasinaudojant lygiagrečiomis apdorojimo galimybėmis. Štai kaip tai veikia ir kaip pagerina našumą:
Spekuliacinio dekodavimo apžvalga
Spekuliacinis dekodavimas apima mažesnio, greitesnio modelio (dažnai vadinamo „spekuliantu“) naudojimu, kad būtų galima numatyti kelis žetonus lygiagrečiai. Tada šias prognozes patikrina pagrindinis, galingesnis modelis. Šis metodas leidžia pagrindiniam modeliui vienu metu įvertinti kelis žetonus, o ne generuoti juos po vieną, žymiai sutrumpindamas bendrą apdorojimo laiką [1] [7].
spekuliacinio dekodavimo procesas
1. Lygiagrečios žetono prognozė: Mažesnis modelis iš anksto prognozuoja kelis žetonus. Tai atliekama lygiagrečiai, pasinaudojant GPU pagreičiu, kad būtų pagreitinta procesas [4] [7].
2. Pagrindinio modelio patikrinimas: Pagrindinis modelis tada patikrina šiuos numatomus žetonus. Jei prognozės yra teisingos, jos priimamos ir naudojamos nedelsiant. Jei jie yra neteisingi, perskaičiuojami tik neteisingi žetonai [1] [7].
3. Efektyvumo padidėjimas: patikrinus kelis žetonus iš karto, spekuliatyvi dekodavimas sumažina latenciją, susijusią su nuoseklia žetonų generavimu. Tai lemia greitesnį išvadų laiką, nepakenkiant išvesties kokybei [1] [7].
Integracija su „Deepseek-R1“
„Deepseek-R1“ su savo pažangiausia architektūra, kurioje pateikiamos daugialypės prognozės (MTP), yra ypač gerai tinkama spekuliaciniam dekodavimui. MTP leidžia „Deepseek-R1“ vienu metu numatyti kelis žetonus, kurie puikiai atitinka spekuliacinį dekodavimo metodą [2] [4].
- MTP moduliai: „Deepseeek-R1“ naudoja MTP modulius, kad padidintų išvadų greitį. Šie moduliai gali būti pakartotinai perduodami spekuliaciniam dekodavimui, kur jie veikia kaip mažesnis modelis, numatantis žetonus iš anksto [4].
- Adaptyviosios prognozės detalumas: „Deepseek-R1“ dinamiškai koreguoja numatomų žetonų skaičių, remiantis įvesties sekos sudėtingumu. Tai užtikrina efektyvų spekuliacinio dekodavimo naudojimą, optimizuojant žetonų skaičių, kad būtų galima numatyti ir patikrinti [2].
Spekuliacinio dekodavimo pranašumai „Deepseek-R1“
- Greičio gerinimas: spekuliatyvus dekodavimas žymiai pagreitina išvadų procesą, leisdamas lygiagrečiai tikrinant žetonus, o tai yra daug greitesnė nei nuoseklios generavimo [1] [7].
- Kokybės priežiūra: Nepaisant greičio pagerėjimo, spekuliatyvus dekodavimas užtikrina, kad galutinė išvesties kokybė nesikeičia. Neteisingas prognozes ištaiso pagrindinis modelis, užtikrinant tikslumą [1] [7].
Apskritai, spekuliatyvusis dekodavimas padidina žetonų numatymo greitį „Deepseek-R1“, pasitelkdamas lygiagrečią apdorojimą ir palaikant išvesties kokybę, todėl jis bus efektyvesnis realaus pasaulio programoms.
Citatos:
[1] https://predbase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-urbo-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
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_how_it_is_compared/
[6] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1-in-depth-lookv-the-next-generation-reasoning-yash-harma-1ynsc
[7] https://www.linkedin.com/posts/groq_deepseeek-r1-distill-llama-70b-Speculational-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_speculations_decoding_performance_with/