Спекулятивне декодування в DeepSeek-R1 дійсно може бути інтегроване з іншими методами оптимізації для підвищення його продуктивності. Ось детальний огляд того, як спекулятивне декодування працює в DeepSeek-R1 та як його можна поєднувати з іншими оптимізаціями:
спекулятивне декодування в DeepSeek-R1
Спекулятивне декодування-це методика, яка використовується в DeepSeek-R1 для поліпшення швидкості висновку, прогнозував жетони, перш ніж вони фактично потрібні. Цей підхід дозволяє моделі зменшити затримку декодування та більш ефективно генерувати текст. Однак спекулятивне декодування, як правило, вимагає детермінованого підходу, тобто він не може бути використаний з ненульову температуру, що є параметром, який контролює випадковість у прогнозах [4].
Інтеграція з іншими методами оптимізації
DeepSeek-R1 вже включає кілька вдосконалених методів оптимізації, включаючи:
-Суміш експертів (MOE) Архітектура: Ця архітектура розкладає модель на менші, спеціалізовані субмоделі, що дозволяє ефективно працювати над GPU споживачів, активуючи лише відповідні підмоделі під час конкретних завдань [1].
-Багатогранна латентна увага (MLA): DeepSeek-R1 використовує MLA для стиснення індексів ключової вартості, досягнення значного зменшення вимог до зберігання. Він також інтегрує підсилення (RL) для динамічного оптимізації механізмів уваги [1].
- Мультипробувальне прогнозування (MTP): Ця методика дозволяє моделі прогнозувати кілька жетонів одночасно, ефективно подвоюючи швидкість висновку. MTP посилюється за допомогою поперечних залишкових зв’язків та адаптивної деталізації прогнозування для підвищення когерентності та ефективності [1].
-Обчислення з низьким рівнем точності: Модель використовує арифметику змішаної точної точності, використовуючи 8-бітні числа з плаваючою комою для значної частини обчислень, що зменшує споживання пам'яті та прискорює швидкість обробки [1].
Поєднання спекулятивного декодування з іншими методами
Спекулятивне декодування можна поєднувати з цими методами для подальшого підвищення продуктивності:
-Адаптивна експертна маршрутизація з RL: Інтегруючи спекулятивне розшифровку з експертною маршрутизацією на основі RL, DeepSeek-R1 може динамічно призначати жетони експертам, при цьому спекулятивно прогнозуючи жетони. Ця комбінація може оптимізувати як відображення токен-експерта, так і ефективність прогнозування [1].
- Оптимізація латентної уваги, керованої RL: спекулятивне декодування може отримати користь від динамічно скоригованої ваги уваги на основі нагороди підсилення, гарантуючи, що лексеми, що сприяють більш сильному міркувальному траєкторії [1].
- Оптимізація оперативної оптимізації: такі методи, як швидка оптимізація на таких платформах, як Amazon Bedrock, можуть підвищити продуктивність DeepSeek-R1, оптимізуючи підказки зменшити кількість, необхідних для мислення, не жертвуючи точності [2]. Це може бути особливо ефективно в поєднанні з спекулятивним декодуванням для впорядкування процесу міркувань.
Висновок
Спекулятивне декодування DeepSeek-R1 може бути ефективно інтегрована з іншими методами оптимізації для підвищення його ефективності та точності. Поєднуючи спекулятивне декодування з передовими архітектурними ознаками та стратегіями оптимізації, DeepSeek-R1 може досягти чудових можливостей міркувань, зберігаючи при цьому низькі обчислювальні накладні витрати.
Цитати:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2.
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_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