Dekode spekulatif di Deepseek-R1 memang dapat diintegrasikan dengan teknik optimasi lainnya untuk meningkatkan kinerjanya. Berikut adalah gambaran terperinci tentang bagaimana decoding spekulatif bekerja di Deepseek-R1 dan bagaimana hal itu dapat dikombinasikan dengan optimisasi lainnya:
Dekoding spekulatif di Deepseek-R1
Decoding spekulatif adalah teknik yang digunakan dalam Deepseek-R1 untuk meningkatkan kecepatan inferensi dengan memprediksi token sebelum benar-benar dibutuhkan. Pendekatan ini memungkinkan model untuk mengurangi latensi decoding dan menghasilkan teks lebih efisien. Namun, decoding spekulatif biasanya membutuhkan pendekatan deterministik, yang berarti tidak dapat digunakan dengan suhu bukan nol, yang merupakan parameter yang mengontrol keacakan dalam prediksi [4].
integrasi dengan teknik optimasi lainnya
Deepseek-R1 sudah menggabungkan beberapa teknik optimasi canggih, termasuk:
-Campuran Arsitektur Pakar (MOE): Arsitektur ini menguraikan model menjadi sub-model yang lebih kecil dan khusus, memungkinkan operasi yang efisien pada GPU tingkat konsumen dengan mengaktifkan hanya sub-model yang relevan selama tugas-tugas tertentu [1].
-Perhatian Laten Multihead (MLA): Deepseek-R1 menggunakan MLA untuk mengompres indeks nilai kunci, mencapai pengurangan yang signifikan dalam persyaratan penyimpanan. Ini juga mengintegrasikan pembelajaran penguatan (RL) untuk mengoptimalkan mekanisme perhatian secara dinamis [1].
- Multi-Token Prediction (MTP): Teknik ini memungkinkan model untuk memprediksi beberapa token secara bersamaan, secara efektif menggandakan kecepatan inferensi. MTP ditingkatkan dengan koneksi residual lintas-kedalaman dan granularitas prediksi adaptif untuk meningkatkan koherensi dan efisiensi [1].
-Perhitungan presisi rendah: Model ini menggunakan aritmatika presisi campuran, menggunakan bilangan floating-point 8-bit untuk sebagian besar perhitungan, yang mengurangi konsumsi memori dan mempercepat kecepatan pemrosesan [1].
Menggabungkan decoding spekulatif dengan teknik lain
Decoding spekulatif dapat dikombinasikan dengan teknik -teknik ini untuk lebih meningkatkan kinerja:
-Routing ahli adaptif dengan RL: Dengan mengintegrasikan decoding spekulatif dengan perutean ahli berbasis RL, Deepseek-R1 dapat secara dinamis menetapkan token kepada para ahli sambil memprediksi token secara spekulatif. Kombinasi ini dapat mengoptimalkan pemetaan ekspert token dan efisiensi prediksi [1].
- Optimalisasi perhatian laten yang dipandu RL: Decoding spekulatif dapat memperoleh manfaat dari bobot perhatian yang disesuaikan secara dinamis berdasarkan imbalan penguatan, memastikan bahwa token yang berkontribusi pada lintasan penalaran yang lebih kuat diprioritaskan [1].
- Optimalisasi cepat: Teknik seperti optimasi cepat pada platform seperti Amazon Bedrock dapat meningkatkan kinerja Deepseek-R1 dengan mengoptimalkan petunjuk untuk mengurangi jumlah token berpikir yang diperlukan tanpa mengorbankan akurasi [2]. Ini bisa sangat efektif ketika dikombinasikan dengan decoding spekulatif untuk merampingkan proses penalaran.
Kesimpulan
Decoding spekulatif Deepseek-R1 dapat diintegrasikan secara efektif dengan teknik optimasi lainnya untuk meningkatkan efisiensi dan akurasinya. Dengan menggabungkan decoding spekulatif dengan fitur arsitektur canggih dan strategi optimasi, Deepseek-R1 dapat mencapai kemampuan penalaran yang unggul sambil mempertahankan overhead komputasi yang rendah.
Kutipan:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-reasoning-models-leike-deepseek-with-prompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/with/
[5] https://www.philschmid.de/deepseek-r1
[6] https://arxiv.org/html/2502.02789v1
[7] https://www.youtube.com/watch?v=BKUFWDW83EA
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it