Спекулятивне декодування є ключовою технікою прискорення, що використовується в DeepSeek-R1 для поліпшення швидкості висновку. Він працює шляхом прогнозування декількох жетонів паралельно, використовуючи швидкий "спекулянт", а потім перевіривши їх основною моделлю. Цей підхід дозволяє значно зменшити затримку порівняно з традиційними методами авторегресивного декодування, які генерують жетони по одному [1] [3]. Ось як спекулятивне декодування порівнюється з іншими методами прискорення в DeepSeek-R1:
спекулятивне декодування в DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 посилює спекулятивне декодування, вводячи перевірку ймовірнісної угоди, яка приймає прогнози, засновані на порогах довіри, а не на точних матчах. Це знижує швидкість відхилення та прискорює висновок [4]. Модель також використовує мультипробувальне прогнозування (MTP) для прогнозування декількох жетонів одночасно, подальше покращення швидкості без шкоди узгодженості [4].
Порівняння з іншими методами
1. Паралельна обробка: Хоча спекулятивне декодування фокусується на паралелізуючому прогнозуванні та перевірці токенів, інші методи паралельної обробки можуть включати розподіл різних частин моделі в декількох графічних процесах або процесорах. Однак спекулятивне декодування спеціально розроблено для оптимізації послідовного характеру мовних моделей.
2. Обрізка моделі та квантування: Ці методи зменшують розмір моделі та обчислювальні вимоги шляхом усунення зайвих ваг або використовуючи нижчі типи даних точності. Незважаючи на те, що ефективно для зменшення використання пам'яті та обчислювальних витрат, вони можуть не запропонувати такого ж рівня прискорення, як спекулятивне декодування для генерації тексту в режимі реального часу.
3. Перегонки знань: Це передбачає навчання меншої моделі для імітації поведінки більшої моделі. Дистильовані версії DeepSeek-R1, як і моделі QWEN, зберігають сильні можливості міркувань, при цьому будучи більш ефективними. Спекулятивне декодування може бути особливо ефективним при застосуванні до цих дистильованих моделей, оскільки воно використовує їх ефективність, зберігаючи високоякісні результати [1] [9].
4. Адаптивна довжина тяги (PEARL): Це вдосконалена техніка розшифровки, яка динамічно адаптується до довжини тяги, щоб зменшити взаємне очікування між проектом та фазами перевірки. Незважаючи на те, що спеціально не впроваджується в DeepSeek-R1, Pearl демонструє, як спекулятивне декодування можна додатково оптимізувати для кращої продуктивності [3].
Переваги спекулятивного декодування в DeepSeek-R1
- Швидкість: спекулятивне декодування значно покращує швидкість висновку, генеруючи декілька жетонів одразу, що робить його більш практичним для реальних застосувань [1] [7].
- Ефективність: Він підтримує високоякісні результати без порушення узгодженості, гарантуючи, що прискорена модель залишається ефективною для складних завдань [1] [4].
- Гнучкість: Перевірка ймовірнісної угоди в DeepSeek-R1 дозволяє більш гнучкі критерії прийняття, зменшуючи потребу в точних відповідях і тим самим прискорюючи процес перевірки [4].
В цілому, спекулятивне декодування є потужною технікою прискорення в DeepSeek-R1, що пропонує баланс швидкості та якості, що доповнює інші методи оптимізації, такі як дистиляція моделі та паралельна обробка.
Цитати:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-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-ar1-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_good_it_is_compared/
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/