Spekülatif kod çözme, paralel işleme özelliklerinden yararlanarak Deepseek-R1 gibi modellerde token tahmin hızını arttırmak için kullanılan bir tekniktir. İşte nasıl çalışır ve performansı nasıl geliştirir:
Spekülatif kod çözmeye genel bakış
Spekülatif kod çözme, paralel olarak birden fazla jetonu tahmin etmek için daha küçük, daha hızlı bir modelin (genellikle "spekülatör" olarak adlandırılır) kullanılmasını içerir. Bu tahminler daha sonra ana, daha güçlü model ile doğrulanır. Bu yaklaşım, ana modelin bir kerede bir tane üretmek yerine aynı anda çoklu jetonları değerlendirmesini sağlar ve genel işlem süresini önemli ölçüde azaltır [1] [7].
Spekülatif kod çözme süreci
1. Paralel belirteç tahmini: Küçük model önceden birkaç jeton öngörür. Bu, süreci hızlandırmak için GPU hızlanmasından yararlanarak paralel olarak yapılır [4] [7].
2. Ana model tarafından doğrulama: Ana model daha sonra bu öngörülen belirteçleri doğrular. Tahminler doğruysa, hemen kabul edilir ve kullanılır. Yanlışsa, sadece yanlış jetonlar yeniden hesaplanır [1] [7].
3. Verimlilik Kazançları: Bir kerede birden fazla jetonu doğrulayarak, spekülatif kod çözme, sıralı token üretimi ile ilişkili gecikmeyi azaltır. Bu, çıktının kalitesinden ödün vermeden daha hızlı çıkarım süreleri ile sonuçlanır [1] [7].
Deepseek-R1 ile entegrasyon
Deepseek-R1, çoklu eğimli tahmin (MTP) içeren ileri mimarisi ile spekülatif kod çözme için özellikle uygundur. MTP, Deepseek-R1'in aynı anda çoklu jetonları tahmin etmesine izin verir, bu da spekülatif kod çözme yaklaşımıyla mükemmel bir şekilde hizalanır [2] [4].
- MTP Modülleri: Deepseek-R1, çıkarım hızını artırmak için MTP modüllerini kullanır. Bu modüller spekülatif kod çözme için yeniden kullanılabilir, burada önceden belirteçleri tahmin eden daha küçük model olarak hareket ederler [4].
- Uyarlanabilir Tahmin Tanrısallığı: Deepseek-R1, giriş dizisinin karmaşıklığına göre öngörülen jeton sayısını dinamik olarak ayarlar. Bu, tahmin etmek ve doğrulamak için jeton sayısını optimize ederek spekülatif kod çözmenin etkili bir şekilde kullanılmasını sağlar [2].
Deepseek-R1'de spekülatif kod çözmenin faydaları
- Hız iyileştirmesi: Spekülatif kod çözme, sıralı üretimden çok daha hızlı olan jetonların paralel doğrulanmasına izin vererek çıkarım sürecini önemli ölçüde hızlandırır [1] [7].
- Kalite Bakımı: Hız iyileştirmelerine rağmen, spekülatif kod çözme, nihai çıkış kalitesinin değişmeden kalmasını sağlar. Yanlış tahminler ana model tarafından düzeltilir ve doğruluk sağlar [1] [7].
Genel olarak, spekülatif kod çözme, paralel işleme ve çıkış kalitesini koruyarak Deepseek-R1'deki jeton tahmini hızını artırarak gerçek dünya uygulamaları için daha verimli hale getirir.
Alıntılar:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://arxiv.org/html/2503.01840v1
[4] https://center
[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-inxt-generation-weasoning-Yash-harma-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/