Bagaimana decoding spekulatif dibandingkan dengan teknik akselerasi lainnya di Deepseek-R1

Dekoding spekulatif di Deepseek-R1

Deepseek-R1 meningkatkan decoding spekulatif dengan memperkenalkan pemeriksaan perjanjian probabilistik, yang menerima prediksi berdasarkan ambang kepercayaan daripada kecocokan yang tepat. Ini mengurangi tingkat penolakan dan mempercepat inferensi [4]. Model ini juga menggunakan prediksi multi-token (MTP) untuk memprediksi beberapa token secara bersamaan, lebih lanjut meningkatkan kecepatan tanpa mengurangi koherensi [4].

Perbandingan dengan teknik lain

1. Pemrosesan Paralel: Sementara decoding spekulatif berfokus pada paralelisasi prediksi dan verifikasi token, teknik pemrosesan paralel lainnya mungkin melibatkan mendistribusikan berbagai bagian model di berbagai GPU atau CPU. Namun, decoding spekulatif dirancang khusus untuk mengoptimalkan sifat berurutan dari model bahasa.

2. Model pemangkasan dan kuantisasi: Teknik -teknik ini mengurangi ukuran model dan persyaratan komputasi dengan menghilangkan bobot yang tidak perlu atau menggunakan tipe data presisi yang lebih rendah. Meskipun efektif untuk mengurangi penggunaan memori dan biaya komputasi, mereka mungkin tidak menawarkan tingkat speedup yang sama dengan decoding spekulatif untuk pembuatan teks real-time.

3. Distilasi Pengetahuan: Ini melibatkan melatih model yang lebih kecil untuk meniru perilaku model yang lebih besar. Versi suling Deepseek-R1, seperti model QWEN, mempertahankan kemampuan penalaran yang kuat sambil lebih efisien. Decoding spekulatif dapat sangat efektif ketika diterapkan pada model suling ini, karena memanfaatkan efisiensinya sambil mempertahankan output berkualitas tinggi [1] [9].

4. Adaptive Draft Length (Pearl): Ini adalah teknik decoding spekulatif canggih yang mengadaptasi draft panjang secara dinamis untuk mengurangi saling menunggu antara fase rancangan dan verifikasi. Meskipun tidak secara khusus diimplementasikan di Deepseek-R1, Pearl menunjukkan bagaimana decoding spekulatif dapat dioptimalkan lebih lanjut untuk kinerja yang lebih baik [3].

Keuntungan decoding spekulatif di Deepseek-R1

- Kecepatan: Decoding spekulatif secara signifikan meningkatkan kecepatan inferensi dengan menghasilkan banyak token sekaligus, membuatnya lebih praktis untuk aplikasi dunia nyata [1] [7].
- Efisiensi: Ini mempertahankan output berkualitas tinggi tanpa mengurangi koherensi, memastikan bahwa model yang dipercepat tetap efektif untuk tugas-tugas kompleks [1] [4].
- Fleksibilitas: Perjanjian probabilistik yang memeriksa Deepseek-R1 memungkinkan kriteria penerimaan yang lebih fleksibel, mengurangi kebutuhan untuk kecocokan yang tepat dan dengan demikian mempercepat proses verifikasi [4].

Secara keseluruhan, decoding spekulatif adalah teknik akselerasi yang kuat di Deepseek-R1, menawarkan keseimbangan kecepatan dan kualitas yang melengkapi metode optimasi lainnya seperti distilasi model dan pemrosesan paralel.

Kutipan:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distilation-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/
[5] https://blog.spheron.network/ultimate-comparison-of-deepseek-models-v3-r1-and-r1-zero
[6] https://arxiv.org/html/2503.01840v1
[7] https://centml.ai/resources/2x-inference-peed-on-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/with/