Spekuliacinis dekodavimas yra pagrindinė pagreičio technika, naudojama „Deepseek-R1“, siekiant pagerinti išvadų greitį. Tai veikia numatant kelis žetonus lygiagrečiai, naudojant greitą „spekuliatorių“, ir tada juos patikrindamas pagrindiniu modeliu. Šis metodas leidžia žymiai sumažinti latenciją, palyginti su tradiciniais autoregresyviais dekodavimo metodais, kurie sukuria žetonus po vieną [1] [3]. Štai kaip spekuliatyvus dekodavimas yra lyginamas su kitais pagreičio metodais „Deepseeek-R1“:
Spekuliacinis dekodavimas „Deepseek-R1“
„Deepseek-R1“ sustiprina spekuliatyvų dekodavimą įvedant tikimybinį susitarimo patikrinimą, kuris priima prognozes, pagrįstas pasitikėjimo slenksčiais, o ne tiksliomis rungtynėmis. Tai sumažina atmetimo greitį ir pagreitina išvadą [4]. Modelis taip pat naudoja daugialypę prognozę (MTP), kad būtų galima numatyti kelis žetonus vienu metu, dar labiau pagerinti greitį nepakenkiant darnai [4].
palyginimas su kitomis technikomis
1. Lygiagretus apdorojimas: Nors spekuliacinis dekodavimas sutelktas į lygiagrečių žetonų prognozavimą ir patikrinimą, kiti paraleliniai apdorojimo būdai gali apimti skirtingų modelio dalių paskirstymą keliuose GPU ar CPU. Tačiau spekuliatyvus dekodavimas yra specialiai sukurtas siekiant optimizuoti eilės kalbų modelių pobūdį.
2. Nors jie bus veiksmingi mažinant atminties naudojimą ir skaičiavimo sąnaudas, jie gali nepasiūlyti tokio paties greičio lygio kaip spekuliatyvus dekodavimas realaus laiko teksto generavimui.
3. Žinių distiliavimas: tai apima mažesnio modelio mokymą, siekiant imituoti didesnio modelio elgesį. „Deepseek-R1“ distiliuotos versijos, tokios kaip „Qwen“ modeliai, išlaiko stiprias samprotavimo galimybes, tuo pačiu efektyvesnės. Spekuliacinis dekodavimas gali būti ypač efektyvus, kai taikomas šiems distiliuotoms modeliams, nes jis padidina jų efektyvumą išlaikant aukštos kokybės išėjimus [1] [9].
4. Adaptyvusis juodraštis ilgis (perlas): Tai yra pažangi spekuliacinis dekodavimo technika, kuri dinamiškai pritaiko juodraščio ilgį, kad būtų sumažintas abipusis laukimas tarp juodraščio ir patikrinimo etapų. Nors „Pearl“ nėra specialiai įdiegtas „Deepseeek-R1“, jis parodo, kaip spekuliatyvų dekodavimą galima dar labiau optimizuoti siekiant geresnio našumo [3].
Spekuliacinio dekodavimo pranašumai „Deepseek-R1“
- Greitis: spekuliatyvus dekodavimas žymiai pagerina išvadų greitį, sukuriant kelis žetonus vienu metu, todėl tai yra praktiškesnė realaus pasaulio programoms [1] [7].
- Efektyvumas: Jis palaiko aukštos kokybės išėjimus nepakenkiant darnai, užtikrinant, kad pagreitintas modelis išliks efektyvus atliekant sudėtingas užduotis [1] [4].
- Lankstumas: Tikimybinis susitarimas, tikrinantis „Deepseeek-R1“, leidžia nustatyti lankstesnius priėmimo kriterijus, sumažinant tikslių atitikmenų poreikį ir taip pagreitina patikrinimo procesą [4].
Apskritai, spekuliatyvusis dekodavimas yra galinga pagreičio technika „Deepseek-R1“, siūlanti greičio ir kokybės pusiausvyrą, papildančią kitus optimizavimo metodus, tokius kaip modelio distiliavimas ir lygiagretus apdorojimas.
Citatos:
[1] https://predbase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-urbo-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-comparion-of--deepseek-models-v3-r1-and-r1-Zero
[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_how_it_is_compared/
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculations_decoding_performance_with/