Spekuliacinis dekodavimas „Deepseek-R1“ iš tikrųjų gali būti integruotas su kitais optimizavimo metodais, siekiant pagerinti jo našumą. Čia pateikiama išsami apžvalga, kaip spekuliatyvus dekodavimas veikia „Deepseeek-R1“ ir kaip jį galima derinti su kitomis optimizavimais:
Spekuliacinis dekodavimas „Deepseek-R1“
Spekuliacinis dekodavimas yra technika, naudojama „Deepseek-R1“, siekiant pagerinti išvadų greitį, numatant žetonus, kol jų iš tikrųjų nereikia. Šis metodas leidžia modeliui sumažinti dekodavimo delsą ir efektyviau generuoti tekstą. Tačiau spekuliaciniam dekodavimui paprastai reikia deterministinio požiūrio, tai reiškia, kad jis negali būti naudojamas su nuline temperatūra, o tai yra parametras, kontroliuojantis atsitiktinumą prognozėse [4].
Integracija su kitomis optimizavimo metodais
„Deepseek-R1“ jau apima keletą patobulintų optimizavimo metodų, įskaitant:
-Ekspertų (MOE) architektūros mišinys: Ši architektūra skaido modelį į mažesnius, specializuotus submodelius, leidžiančius efektyviai veikti vartotojo lygio GPU, suaktyvinant tik atitinkamus submodelius specifinių užduočių metu [1].
-„Multihead“ latentinis dėmesys (MLA): „Deepseek-R1“ naudoja MLA, kad suspaustų raktų vertės indeksus, ir pasiekia žymiai sumažintą saugojimo reikalavimų. Tai taip pat integruoja armatūros mokymąsi (RL), kad dinamiškai optimizuotų dėmesio mechanizmus [1].
- Kelių mokinių prognozė (MTP): Ši technika leidžia modeliui vienu metu numatyti kelis žetonus, efektyviai padvigubinti išvadų greitį. MTP sustiprina kryžminio likusio ryšio jungtis ir adaptacinio prognozavimo detalumą, siekiant pagerinti darną ir efektyvumą [1].
-Mažo tikslumo skaičiavimas: Modelyje naudojama mišraus tikslumo aritmetika, naudojant 8 bitų plūduriuojančių taškų skaičius didelei skaičiavimų daliai, o tai sumažina atminties sunaudojimą ir pagreitina apdorojimo greitį [1].
Spekuliacinio dekodavimo derinimas su kitais metodais
Spekuliacinis dekodavimas gali būti derinamas su šiais metodais, siekiant dar labiau pagerinti našumą:
-Adaptyvusis ekspertų maršrutas su RL: integruojant spekuliatyvų dekodavimą su RL pagrįstu ekspertų maršrutu, „Deepseeek-R1“ gali dinamiškai priskirti žetonus ekspertams, tuo pačiu spekuliatyviai prognozuodamas žetonus. Šis derinys gali optimizuoti tiek žetonų-eksperto žemėlapių sudarymą, tiek numatymo efektyvumą [1].
- RL valdomas latentinis dėmesio optimizavimas: Spekuliacinis dekodavimas gali būti naudingas dinamiškai pakoreguotame dėmesio svoriuose, atsižvelgiant į armatūros apdovanojimus, užtikrinant, kad prioritetą būtų teikiama žetonai, prisidedantys prie stipresnių samprotavimo trajektorijų [1].
- Greitas optimizavimas: Technikos, tokios kaip greitas optimizavimas tokiose platformose kaip „Amazon Bedrock“, gali pagerinti „Deepseek-R1“ veikimą, optimizuodami raginimus sumažinti reikalaujamų mąstymo žetonų skaičių neprarandant tikslumo [2]. Tai gali būti ypač efektyvu, kai derinama su spekuliatyviu dekodavimu, siekiant supaprastinti samprotavimo procesą.
Išvada
Spekuliacinį dekodavimą „Deepseek-R1“ galima veiksmingai integruoti su kitais optimizavimo metodais, siekiant pagerinti jo efektyvumą ir tikslumą. Derindamas spekuliacinį dekodavimą su pažangiomis architektūrinėmis savybėmis ir optimizavimo strategijomis, „Deepseek-R1“ gali pasiekti aukštesnes samprotavimo galimybes išlaikant žemas skaičiavimo pridėtines išlaidas.
Citatos:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-reasoning-models-tyle-deepspt-with-prompt-optimization-on-mazon-bedrock/
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
]
[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-use-it-it