Спекулятивне декодування-це методика, яка використовується для підвищення швидкості прогнозування токенів у таких моделях, як DeepSeek-R1, використовуючи паралельні можливості обробки. Ось як це працює і як покращує продуктивність:
Огляд спекулятивного декодування
Спекулятивне декодування передбачає використання меншої, швидшої моделі (часто їх називають "спекулянтом") для прогнозування декількох жетонів паралельно. Потім ці прогнози перевіряються основною, більш потужною моделлю. Цей підхід дозволяє основній моделі оцінювати кілька жетонів одночасно, а не генерувати їх по черзі, значно скорочуючи загальний час обробки [1] [7].
Процес спекулятивного декодування
1. Паралельне прогнозування токенів: менша модель прогнозує кілька жетонів заздалегідь. Це робиться паралельно, скориставшись прискоренням GPU для прискорення процесу [4] [7].
2. Перевірка основної моделі: головна модель потім перевіряє ці прогнозовані жетони. Якщо прогнози правильні, вони приймаються та використовуються негайно. Якщо вони невірні, перераховуються лише неправильні жетони [1] [7].
3. Підвищення ефективності: Перевіривши декілька жетонів одразу, спекулятивне декодування зменшує затримку, пов'язану з послідовним генерацією жетонів. Це призводить до більш швидких часів висновку без шкоди для якості виходу [1] [7].
Інтеграція з DeepSeek-R1
Deepseek-R1, з вдосконаленою архітектурою, що демонструє багатопоточне прогнозування (MTP), особливо добре підходить для спекулятивного декодування. MTP дозволяє DeepSeek-R1 одночасно прогнозувати багато жетонів, що ідеально узгоджується з спекулятивним підходом до декодування [2] [4].
- Модулі MTP: DeepSeek-R1 використовує модулі MTP для підвищення швидкості висновку. Ці модулі можуть бути перероблені для спекулятивного декодування, де вони виступають заздалегідь, як менша модель, що прогнозує жетони [4].
- Адаптивне прогнозування Гранулярність: DeepSeek-R1 динамічно регулює кількість жетонів, передбачених на основі складності послідовності вхідної послідовності. Це забезпечує ефективне використання спекулятивного декодування шляхом оптимізації кількості жетонів для прогнозування та перевірки [2].
Переваги спекулятивного декодування в DeepSeek-R1
- Поліпшення швидкості: спекулятивне декодування значно прискорює процес висновку, дозволяючи паралельну перевірку жетонів, що набагато швидше, ніж послідовне генерація [1] [7].
- Технічне обслуговування якості: Незважаючи на покращення швидкості, спекулятивне декодування гарантує, що кінцева якість виходу залишається незмінною. Неправильні прогнози виправляються основною моделлю, забезпечуючи точність [1] [7].
Загалом, спекулятивне декодування підвищує швидкість прогнозування токенів у DeepSeek-R1, використовуючи паралельну обробку та підтримку якості виходу, що робить його більш ефективним для реальних застосувань.
Цитати:
[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
[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-rasoning-yash-sharma-1ynsc
[7] https://www.linkedin.com/posts/groq_deepseek-r1-distill-llama-70b-specutative-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/