การถอดรหัสการเก็งกำไรเป็นเทคนิคที่ใช้ในการเพิ่มความเร็วของการทำนายโทเค็นในแบบจำลองเช่น Deepseek-R1 โดยใช้ประโยชน์จากความสามารถในการประมวลผลแบบขนาน นี่คือวิธีการทำงานและวิธีการปรับปรุงประสิทธิภาพ:
ภาพรวมของการถอดรหัสการเก็งกำไร
การถอดรหัสการเก็งกำไรเกี่ยวข้องกับการใช้แบบจำลองที่เล็กกว่าและเร็วกว่า (มักเรียกว่า "นักเก็งกำไร") เพื่อทำนายโทเค็นหลายตัวในแบบคู่ขนาน การคาดการณ์เหล่านี้จะได้รับการตรวจสอบโดยโมเดลหลักที่ทรงพลังกว่า วิธีการนี้ช่วยให้แบบจำลองหลักสามารถประเมินโทเค็นหลายตัวพร้อมกันแทนที่จะสร้างครั้งละหนึ่งครั้งลดเวลาการประมวลผลโดยรวมอย่างมีนัยสำคัญ [1] [7]
กระบวนการถอดรหัสการเก็งกำไร
1. การทำนายโทเค็นแบบขนาน: โมเดลขนาดเล็กทำนายโทเค็นหลายตัวล่วงหน้า สิ่งนี้ทำในแบบคู่ขนานโดยใช้ประโยชน์จากการเร่งความเร็วของ GPU เพื่อเร่งกระบวนการ [4] [7]
2. การตรวจสอบโดยโมเดลหลัก: แบบจำลองหลักจากนั้นตรวจสอบโทเค็นที่คาดการณ์ไว้เหล่านี้ หากการคาดการณ์ถูกต้องพวกเขาจะได้รับการยอมรับและใช้ทันที หากไม่ถูกต้องเฉพาะโทเค็นที่ไม่ถูกต้องเท่านั้นที่คำนวณใหม่ [1] [7]
3. ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น: โดยการตรวจสอบโทเค็นหลาย ๆ ครั้งในครั้งเดียวการถอดรหัสการเก็งกำไรจะลดความหน่วงแฝงที่เกี่ยวข้องกับการสร้างโทเค็นตามลำดับ สิ่งนี้ส่งผลให้เวลาการอนุมานเร็วขึ้นโดยไม่ลดทอนคุณภาพของเอาต์พุต [1] [7]
การรวมเข้ากับ Deepseek-R1
Deepseek-R1 ซึ่งมีสถาปัตยกรรมขั้นสูงที่มีการทำนายแบบหลาย Token (MTP) นั้นเหมาะอย่างยิ่งสำหรับการถอดรหัสการเก็งกำไร MTP อนุญาตให้ Deepseek-R1 ทำนายโทเค็นหลายตัวพร้อมกันซึ่งสอดคล้องกับวิธีการถอดรหัสการเก็งกำไร [2] [4]
- โมดูล MTP: Deepseek-R1 ใช้โมดูล MTP เพื่อเพิ่มความเร็วในการอนุมาน โมดูลเหล่านี้สามารถ repurposed สำหรับการถอดรหัสการเก็งกำไรซึ่งพวกเขาทำหน้าที่เป็นโมเดลขนาดเล็กที่ทำนายโทเค็นล่วงหน้า [4]
- การทำนายแบบปรับได้อย่างละเอียด: Deepseek-R1 ปรับจำนวนโทเค็นแบบไดนามิกที่ทำนายไว้ตามความซับซ้อนของลำดับอินพุต สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าการใช้การถอดรหัสการเก็งกำไรอย่างมีประสิทธิภาพโดยการเพิ่มประสิทธิภาพจำนวนโทเค็นเพื่อทำนายและตรวจสอบ [2]
ประโยชน์ของการถอดรหัสการเก็งกำไรใน Deepseek-R1
- การปรับปรุงความเร็ว: การถอดรหัสการเก็งกำไรเร่งกระบวนการอนุมานอย่างมีนัยสำคัญโดยอนุญาตให้ตรวจสอบโทเค็นแบบขนานซึ่งเร็วกว่าการสร้างลำดับ [1] [7]
- การบำรุงรักษาคุณภาพ: แม้จะมีการปรับปรุงความเร็วการถอดรหัสการเก็งกำไรทำให้มั่นใจได้ว่าคุณภาพการส่งออกสุดท้ายยังคงไม่เปลี่ยนแปลง การคาดการณ์ที่ไม่ถูกต้องได้รับการแก้ไขโดยแบบจำลองหลักทำให้มั่นใจได้ถึงความแม่นยำ [1] [7]
โดยรวมแล้วการถอดรหัสการเก็งกำไรช่วยเพิ่มความเร็วในการทำนายโทเค็นใน Deepseek-R1 โดยใช้ประโยชน์จากการประมวลผลแบบขนานและรักษาคุณภาพเอาท์พุททำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริง
การอ้างอิง:
[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-pth-depth-look-rise-next-generation-reasoning-yash-harma-1ynsc
[7] https://www.linkedin.com/posts/groq_deepseek-r1-distill-llama-70b-speculative-ctivity-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/