Spekulativní dekódování je klíčová technika zrychlení používané v DeepSeek-R1 ke zlepšení inferenční rychlosti. Funguje to tím, že předpovídá více tokenů paralelně pomocí rychlého „spekulačního“ a poté je ověřuje hlavním modelem. Tento přístup umožňuje významné snížení latence ve srovnání s tradičními metodami autoregresivního dekódování, které generují tokeny po druhém [1] [3]. Zde je způsob, jak spekulativní dekódování ve srovnání s jinými technikami zrychlení v DeepSeek-R1:
Spekulativní dekódování v DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 zvyšuje spekulativní dekódování zavedením pravděpodobnostní kontroly dohody, která přijímá předpovědi na základě prahů spolehlivosti spíše než na přesných shody. To snižuje míru odmítnutí a urychluje závěr [4]. Model také používá predikci multi-tokenu (MTP) k predikci více tokenů současně, což dále zlepšuje rychlost bez ohrožení koherence [4].
Porovnání s jinými technikami
1. Paralelní zpracování: Zatímco spekulativní dekódování se zaměřuje na paralelizaci predikce a ověření tokenů, jiné techniky paralelního zpracování mohou zahrnovat distribuci různých částí modelu napříč více GPU nebo CPU. Spekulativní dekódování je však speciálně navrženo pro optimalizaci sekvenční povahy jazykových modelů.
2. Prořezávání a kvantizace modelu: Tyto techniky snižují velikost modelu a výpočetní požadavky odstraněním zbytečných hmotností nebo použití nižších přesných datových typů. Přestože jsou účinné pro snižování využití paměti a výpočetních nákladů, nemusí nabídnout stejnou úroveň zrychlení jako spekulativní dekódování pro generování textu v reálném čase.
3. destilace znalostí: To zahrnuje trénink menšího modelu, který napodobuje chování většího modelu. Destilované verze DeepSeek-R1, stejně jako modely QWEN, si zachovávají silné schopnosti uvažování a zároveň jsou efektivnější. Spekulativní dekódování může být zvláště účinné, když je aplikováno na tyto destilované modely, protože využívá jejich účinnost při zachování vysoce kvalitních výstupů [1] [9].
4. adaptivní délka tahu (Pearl): Jedná se o pokročilé spekulativní techniku dekódování, která dynamicky přizpůsobuje délku konceptu, aby se snížilo vzájemné čekání mezi konceptem a fází ověření. Přestože není speciálně implementována v Deepseek-R1, Pearl ukazuje, jak lze spekulativní dekódování dále optimalizovat pro lepší výkon [3].
Výhody spekulativního dekódování v DeepSeek-R1
- Rychlost: Spekulativní dekódování výrazně zlepšuje inferenční rychlost generováním více žetonů najednou, což je praktičtější pro aplikace v reálném světě [1] [7].
- Účinnost: Udržuje vysoce kvalitní výstupy bez ohrožení koherence a zajišťuje, že zrychlený model zůstává účinný pro složité úkoly [1] [4].
- Flexibilita: Pravděpodobnostní kontrola dohody v DeepSeek-R1 umožňuje flexibilnější kritéria přijetí, což snižuje potřebu přesných shody a tím zrychluje proces ověřování [4].
Celkově je spekulativní dekódování výkonnou technikou zrychlení v DeepSeek-R1, která nabízí rovnováhu rychlosti a kvality, která doplňuje další optimalizační metody, jako je destilace modelu a paralelní zpracování.
Citace:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepSeek-r1-Self-distilation-turbo-peculation
[2] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[3] https://openreview.net/forum?id=qoxrvmihgk
[4] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[5] https://blog.spheron.network/ultimate-coparison-of-Deepseek-Models-V3-R1-R1-Ero
[6] https://arxiv.org/html/2503.01840v1
[7] https://centml.ai/resources/2x-inference-speed-on-r1
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/