Špekulativno dekodiranje je ključna tehnika pospeška, ki se uporablja v Deepseek-R1 za izboljšanje hitrosti sklepanja. Deluje tako, da vzporedno napoveduje več žetonov s hitrim "špekulantom" in jih nato preveri z glavnim modelom. Ta pristop omogoča znatno zmanjšanje zamud v primerjavi s tradicionalnimi avtoregresivnimi metodami dekodiranja, ki ustvarjajo žetone ena naenkrat [1] [3]. Tukaj je, kako špekulativno dekodiranje primerja z drugimi tehnikami pospeška v Deepseek-R1:
Špekulativno dekodiranje v Deepseek-R1
Deepseek-R1 povečuje špekulativno dekodiranje z uvedbo preverjanja verjetnosti, ki sprejema napovedi na podlagi pragov zaupanja in ne na natančnih ujemanju. To zmanjšuje stopnjo zavrnitve in pospešuje sklepanje [4]. Model uporablja tudi večkratno napoved (MTP) za napovedovanje več žetonov hkrati, kar nadaljnje izboljšanje hitrosti, ne da bi pri tem ogrozilo skladnost [4].
Primerjava z drugimi tehnikami
1. Vzporedna obdelava: Medtem ko se špekulativno dekodiranje osredotoča na vzporedni napoved in preverjanje žetona, lahko druge vzporedne tehnike obdelave vključujejo porazdelitev različnih delov modela v več GPU ali CPU -jev. Vendar je špekulativno dekodiranje posebej zasnovano za optimizacijo zaporedne narave jezikovnih modelov.
2. Model obrezovanje in kvantizacija: Te tehnike zmanjšujejo velikost modela in računske zahteve z odpravljanjem nepotrebnih uteži ali z uporabo nižjih vrst natančnosti. Čeprav so učinkoviti za zmanjšanje porabe pomnilnika in računskih stroškov, morda ne bodo ponudili enake stopnje hitrosti kot špekulativno dekodiranje za ustvarjanje besedila v realnem času.
3. Znanje destilacija: To vključuje usposabljanje manjšega modela za posnemanje vedenja večjega modela. Destilirane različice Deepseek-R1, kot so modeli Qwen, ohranjajo močne zmogljivosti sklepanja, hkrati pa so učinkovitejše. Špekulativno dekodiranje je lahko še posebej učinkovito, če ga uporabimo pri teh destiliranih modelih, saj izkorišča njihovo učinkovitost, hkrati pa ohranja kakovostne proizvodnje [1] [9].
4. Prilagodljiva dolžina osnutka (Pearl): To je napredna špekulativna tehnika dekodiranja, ki dinamično prilagodi dolžino osnutka, da se zmanjša medsebojno čakanje med fazami osnutka in preverjanja. Čeprav se v Deepseek-R1 ne izvaja posebej, Pearl prikazuje, kako je mogoče špekulativno dekodiranje še naprej optimizirati za boljše delovanje [3].
Prednosti špekulativnega dekodiranja v Deepseek-R1
- Hitrost: Špekulativno dekodiranje znatno izboljša hitrost sklepanja z ustvarjanjem več žetonov hkrati, zaradi česar je bolj praktična za aplikacije v resničnem svetu [1] [7].
- Učinkovitost: vzdržuje kakovostne rezultate, ne da bi pri tem ogrozili skladnost in zagotovili, da pospešeni model ostane učinkovit za zapletene naloge [1] [4].
- Prilagodljivost: Preverjanje verjetnosti dogovora v Deepseek-R1 omogoča prožnejša merila sprejemanja, zmanjša potrebo po natančnih ujemanju in s tem pospeši postopek preverjanja [4].
Na splošno je špekulativno dekodiranje močna tehnika pospeška v Deepseek-R1, ki ponuja ravnovesje hitrosti in kakovosti, ki dopolnjuje druge metode optimizacije, kot so destilacija modela in vzporedna obdelava.
Navedbe:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-ssebce-distilacija-turbo-spekulacija
[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-epseek-models-v3-r1-in-r1-Zero
[6] https://arxiv.org/html/2503.01840V1
[7] https://centml.ai/resources/2x-inference-peed-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/