การถอดรหัสการเก็งกำไรเปรียบเทียบกับเทคนิคการเร่งความเร็วอื่น ๆ อย่างไรใน Deepseek-R1

การถอดรหัสการเก็งกำไรใน Deepseek-R1

Deepseek-R1 ช่วยเพิ่มการถอดรหัสการเก็งกำไรโดยการแนะนำการตรวจสอบข้อตกลงความน่าจะเป็นซึ่งยอมรับการคาดการณ์ตามเกณฑ์ความเชื่อมั่นมากกว่าการจับคู่ที่แน่นอน สิ่งนี้จะช่วยลดอัตราการปฏิเสธและเร่งการอนุมาน [4] แบบจำลองนี้ยังใช้การทำนายแบบหลายท็อก (MTP) เพื่อทำนายหลายโทเค็นพร้อมกันเพิ่มความเร็วเพิ่มเติมโดยไม่ลดทอนการเชื่อมโยงกัน [4]

เปรียบเทียบกับเทคนิคอื่น ๆ

1. การประมวลผลแบบขนาน: ในขณะที่การถอดรหัสการเก็งกำไรมุ่งเน้นไปที่การทำนายโทเค็นแบบขนานและการตรวจสอบเทคนิคการประมวลผลแบบขนานอื่น ๆ อาจเกี่ยวข้องกับการกระจายส่วนต่าง ๆ ของโมเดลใน GPU หรือซีพียูหลายตัว อย่างไรก็ตามการถอดรหัสการเก็งกำไรได้รับการออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพตามธรรมชาติของแบบจำลองภาษา

2. การตัดแต่งกิ่งและการวัดปริมาณ: เทคนิคเหล่านี้ลดขนาดของรุ่นและข้อกำหนดการคำนวณโดยการกำจัดน้ำหนักที่ไม่จำเป็นหรือใช้ชนิดข้อมูลที่มีความแม่นยำต่ำกว่า ในขณะที่มีประสิทธิภาพสำหรับการลดการใช้หน่วยความจำและค่าใช้จ่ายในการคำนวณ แต่พวกเขาอาจไม่ได้มีการเร่งความเร็วในระดับเดียวกันกับการถอดรหัสการเก็งกำไรสำหรับการสร้างข้อความแบบเรียลไทม์

3. การกลั่นความรู้: สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับการฝึกอบรมแบบจำลองขนาดเล็กเพื่อเลียนแบบพฤติกรรมของแบบจำลองขนาดใหญ่ รุ่นกลั่น Deepseek-R1 เช่นรุ่น Qwen ยังคงรักษาความสามารถในการใช้เหตุผลที่แข็งแกร่งในขณะที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น การถอดรหัสการเก็งกำไรสามารถมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อนำไปใช้กับโมเดลกลั่นเหล่านี้เนื่องจากใช้ประโยชน์จากประสิทธิภาพของพวกเขาในขณะที่ยังคงเอาต์พุตคุณภาพสูง [1] [9]

4. ความยาวร่างแบบปรับตัว (ไข่มุก): นี่คือเทคนิคการถอดรหัสการเก็งกำไรขั้นสูงที่ปรับความยาวร่างแบบไดนามิกเพื่อลดการรอคอยซึ่งกันและกันระหว่างร่างและเฟสการตรวจสอบ ในขณะที่ไม่ได้นำไปใช้โดยเฉพาะใน Deepseek-R1, Pearl แสดงให้เห็นว่าการถอดรหัสการเก็งกำไรสามารถปรับให้เหมาะสมยิ่งขึ้นเพื่อประสิทธิภาพที่ดีขึ้นได้อย่างไร [3]

ข้อดีของการถอดรหัสการเก็งกำไรใน Deepseek-R1

- ความเร็ว: การถอดรหัสการเก็งกำไรช่วยเพิ่มความเร็วในการอนุมานอย่างมีนัยสำคัญโดยการสร้างโทเค็นหลายตัวในครั้งเดียวทำให้สามารถใช้งานได้จริงมากขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันในโลกแห่งความเป็นจริง [1] [7]
- ประสิทธิภาพ: มันรักษาเอาต์พุตคุณภาพสูงโดยไม่ลดทอนการเชื่อมโยงกันทำให้มั่นใจได้ว่าแบบจำลองเร่งยังคงมีประสิทธิภาพสำหรับงานที่ซับซ้อน [1] [4]
- ความยืดหยุ่น: การตรวจสอบข้อตกลงความน่าจะเป็นใน Deepseek-R1 ช่วยให้เกณฑ์การยอมรับที่ยืดหยุ่นมากขึ้นลดความจำเป็นในการจับคู่ที่แน่นอนและเร่งกระบวนการตรวจสอบ [4]

โดยรวมแล้วการถอดรหัสการเก็งกำไรเป็นเทคนิคการเร่งความเร็วที่ทรงพลังใน Deepseek-R1 ซึ่งนำเสนอความสมดุลของความเร็วและคุณภาพที่เติมเต็มวิธีการเพิ่มประสิทธิภาพอื่น ๆ เช่นการกลั่นแบบจำลองและการประมวลผลแบบขนาน

การอ้างอิง:
[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-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_good_it_is_compared/
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/