Spekulatīva dekodēšana ir galvenā paātrinājuma metode, ko izmanto DeepSEEK-R1, lai uzlabotu secinājumu ātrumu. Tas darbojas, prognozējot vairākus žetonus paralēli, izmantojot ātru "spekulanti", un pēc tam tos pārbaudot ar galveno modeli. Šī pieeja ļauj ievērojami samazināt latentumu salīdzinājumā ar tradicionālajām autoregresīvajām dekodēšanas metodēm, kas rodas žetonos pa vienam [1] [3]. Lūk, kā spekulatīva dekodēšana salīdzina ar citām paātrinājuma metodēm DeepSEEK-R1:
spekulatīva dekodēšana DeepSeek-R1
DeepSEEK-R1 uzlabo spekulatīvu dekodēšanu, ieviešot varbūtības nolīguma pārbaudi, kas pieņem prognozes, kuru pamatā ir ticamības sliekšņi, nevis precīzas atbilstības. Tas samazina noraidīšanas līmeni un paātrina secinājumus [4]. Modelis izmanto arī vairāku taktu prognozi (MTP), lai vienlaikus prognozētu vairākus žetonus, vēl vairāk uzlabojot ātrumu, neapdraudot saskaņotību [4].
Salīdzinājums ar citām metodēm
1. Paralēlā apstrāde: Kamēr spekulatīva dekodēšana koncentrējas uz marķieru prognozēšanas un verifikācijas paralēli, citas paralēlas apstrādes metodes var ietvert dažādu modeļa daļu sadalīšanu vairākos GPU vai CPU. Tomēr spekulatīva dekodēšana ir īpaši izstrādāta, lai optimizētu valodas modeļu secīgo raksturu.
2. Modeļa atzarošana un kvantēšana: šie paņēmieni samazina modeļa lielumu un skaitļošanas prasības, novēršot nevajadzīgos svarus vai izmantojot zemākus precizitātes datu tipus. Lai arī tie ir efektīvi atmiņas izmantošanas un skaitļošanas izmaksu samazināšanai, tie, iespējams, nepiedāvā tādu pašu ātruma līmeni kā spekulatīva dekodēšana reālā laika teksta ģenerēšanai.
3. Zināšanu destilācija: Tas ietver mazāka modeļa apmācību, lai atdarinātu lielāka modeļa izturēšanos. DeepSeek-R1 destilētās versijas, piemēram, QWEN modeļi, saglabā spēcīgas spriešanas iespējas, vienlaikus būdami efektīvākas. Spekulatīva dekodēšana var būt īpaši efektīva, ja to piemēro šiem destilētajiem modeļiem, jo tā izmanto to efektivitāti, vienlaikus saglabājot augstas kvalitātes izvadi [1] [9].
4. Adaptīvais iegrimes garums (pērle): Šī ir uzlabota spekulatīva dekodēšanas tehnika, kas dinamiski pielāgo iegrimes garumu, lai samazinātu savstarpējo gaidīšanu starp iegrimes un verifikācijas fāzēm. Lai arī Pearl nav īpaši ieviests DeepSEEK-R1, tas parāda, kā spekulatīvu dekodēšanu var vēl optimizēt labākai veiktspējai [3].
Spekulatīvas dekodēšanas priekšrocības DeepSEEK-R1
- Ātrums: spekulatīva dekodēšana ievērojami uzlabo secinājumu ātrumu, ģenerējot vairākus žetonus vienlaikus, padarot to praktiskāku reālās pasaules lietojumprogrammām [1] [7].
- Efektivitāte: tas uztur augstas kvalitātes rezultātus, neapdraudot koherenci, nodrošinot, ka paātrinātais modelis joprojām ir efektīvs sarežģītiem uzdevumiem [1] [4].
- Elastība: Varbūtības nolīguma pārbaude DeepSEEK-R1 pieļauj elastīgākus pieņemšanas kritērijus, samazinot nepieciešamību pēc precīzām atbilstībām un tādējādi paātrinot verifikācijas procesu [4].
Kopumā spekulatīva dekodēšana ir spēcīgs paātrināšanas paņēmiens DeepSEEK-R1, piedāvājot ātruma un kvalitātes līdzsvaru, kas papildina citas optimizācijas metodes, piemēram, modeļa destilāciju un paralēlu apstrādi.
Atsauces:
[1.]
[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
,
[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/