Spekulativ afkodning er en nøgleaccelerationsteknik, der bruges i DeepSeek-R1 til at forbedre inferenshastigheden. Det fungerer ved at forudsige flere tokens parallelt ved hjælp af en hurtig "spekulant" og derefter verificere dem med hovedmodellen. Denne tilgang muliggør betydelige reduktioner i latenstid sammenlignet med traditionelle autoregressive afkodningsmetoder, der genererer tokens ad gangen [1] [3]. Her er, hvordan spekulativ afkodning sammenlignes med andre accelerationsteknikker i DeepSeek-R1:
spekulativ afkodning i DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 forbedrer spekulativ afkodning ved at indføre sandsynlighedsaftale kontrol, som accepterer forudsigelser baseret på tillidsgrænser snarere end nøjagtige kampe. Dette reducerer afvisningshastigheden og fremskynder inferensen [4]. Modellen bruger også multi-token forudsigelse (MTP) til at forudsige flere tokens samtidig, hvilket yderligere forbedrer hastigheden uden at gå på kompromis med sammenhængen [4].
Sammenligning med andre teknikker
1. parallel behandling: Mens spekulativ afkodning fokuserer på parallelisering af token -forudsigelse og verifikation, kan andre parallelle behandlingsteknikker involvere distribution af forskellige dele af modellen på tværs af flere GPU'er eller CPU'er. Imidlertid er spekulativ afkodning specifikt designet til at optimere sprogmodellernes sekventielle karakter.
2. Modelbeskæring og kvantisering: Disse teknikker reducerer modelstørrelse og beregningskrav ved at eliminere unødvendige vægte eller ved hjælp af lavere præcisionsdatatyper. Selvom de er effektive til reduktion af hukommelsesforbrug og beregningsomkostninger, tilbyder de muligvis ikke det samme niveau af speedup som spekulativ afkodning til tekstgenerering i realtid.
3. Videndestillation: Dette involverer at uddanne en mindre model til at efterligne opførslen af en større model. DeepSeek-R1's destillerede versioner, som QWEN-modellerne, bevarer stærke ræsonnementsfunktioner, mens de er mere effektive. Spekulativ afkodning kan være særlig effektiv, når den påføres disse destillerede modeller, da den udnytter deres effektivitet, mens de opretholder output af høj kvalitet [1] [9].
4. Adaptiv træklængde (PEARL): Dette er en avanceret spekulativ afkodningsteknik, der tilpasser træklængden dynamisk for at reducere gensidig ventetid mellem udkastet og verifikationsfaserne. Selvom Pearl ikke specifikt implementeres i DeepSeek-R1, demonstrerer Pearl, hvordan spekulativ afkodning kan optimeres yderligere for bedre ydelse [3].
Fordele ved spekulativ afkodning i DeepSeek-R1
- Hastighed: Spekulativ afkodning forbedrer inferensens hastighed markant ved at generere flere tokens på én gang, hvilket gør det mere praktisk til applikationer i den virkelige verden [1] [7].
- Effektivitet: Det opretholder output af høj kvalitet uden at gå på kompromis med sammenhængen, hvilket sikrer, at den accelererede model forbliver effektiv til komplekse opgaver [1] [4].
- Fleksibilitet: Den probabilistiske aftale, der kontrollerer dybseek-R1, giver mulighed for mere fleksible acceptkriterier, hvilket reducerer behovet for nøjagtige kampe og således fremskynder verifikationsprocessen [4].
Generelt er spekulativ afkodning en kraftfuld accelerationsteknik i DeepSeek-R1, der tilbyder en balance mellem hastighed og kvalitet, der supplerer andre optimeringsmetoder som modeldestillation og parallel behandling.
Citater:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-selmdistillation-turbo-speculation
[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/
)
[6] https://arxiv.org/html/2503.01840v1
[7] https://centml.ai/resources/2x-inference-hreed-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/