Spekulativ afkodning og blandingen af eksperter (MOE) -arkitektur er to forskellige koncepter i AI, men de kan interagere i komplekse modeller som DeepSeek-R1. Her er en detaljeret forklaring af, hvordan de kan interagere:
spekulativ afkodning
Spekulativ afkodning er en teknik, der bruges til at fremskynde inferensprocessen i store sprogmodeller. Det involverer at bruge et mindre udkast til model til at forudsige flere tokens, som derefter verificeres parallelt med en større målmodel. Denne tilgang kan markant fremskynde inferensprocessen, mens den opretholder nøjagtighed. Imidlertid er spekulativ afkodning ofte afhængig af træbaseret prøveudtagning for at forbedre forudsigelsesnøjagtigheden, hvilket kan begrænse mangfoldigheden af kandidater, der genereres på hvert trin [1] [8].Blanding af eksperter (MOE) arkitektur i DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 anvender en blanding af eksperter (MOE) arkitektur, som er designet til at forbedre effektiviteten og ydeevnen ved selektivt at aktivere en undergruppe af modellens parametre under inferensen. I MOE er modellen opdelt i mindre, specialiserede undermodeller eller "eksperter", der hver håndterer forskellige typer input eller opgaver. Et gatemodul bestemmer, hvilke eksperter der skal aktiveres baseret på input, hvilket gør det muligt for modellen at behandle komplekse opgaver uden at bruge alle parametre samtidigt [3] [4] [6].Interaktion mellem spekulativ afkodning og MOE i DeepSeek-R1
Mens spekulativ afkodning ikke eksplicit er integreret i MOE-arkitekturen i DeepSeek-R1, kan principperne for begge komplementere hinanden med at forbedre modeleffektiviteten og ydeevnen:- Effektivitet og ydeevne: MOE-arkitekturen i DeepSeek-R1 optimerer beregningseffektiviteten ved kun at aktivere en undergruppe af parametre. Hvis spekulativ afkodning skulle integreres med MOE, kan det potentielt udnytte de forskellige forudsigelser fra forskellige eksperter for at forbedre udkastet til modelens nøjagtighed og hastighed. Dette ville give mulighed for mere effektiv spekulativ afkodning ved at bruge den specialiserede viden om hver ekspert til at generere forskellige og nøjagtige token -forudsigelser.
- Mangfoldighed og specialisering: MOEs evne til dynamisk at vælge eksperter baseret på input kan være gavnlig ved spekulativ afkodning. Ved at bruge forskellige eksperter til at generere forudsigelser kunne modellen øge mangfoldigheden af kandidater og tackle begrænsningen af traditionelle spekulative afkodningsmetoder, hvor kandidater stammer fra den samme repræsentation [1].
- Integration af forstærkning af læring: Deepseek-R1's brug af forstærkningslæring (RL) til dynamisk ekspertrouting kan yderligere forbedre spekulativ dekodning. RL kunne hjælpe med at optimere udvælgelsen af eksperter til generering af udkast til tokens og sikre, at de mest relevante eksperter bruges til at forbedre forudsigelsesnøjagtigheden og hastigheden [4] [7].
Sammenfattende, mens spekulativ afkodning og MOE ikke er direkte integreret i DeepSeek-R1, kan deres principper kombineres for at forbedre modeleffektivitet, mangfoldighed og ydeevne. Det fremtidige arbejde kunne udforske integration af disse teknikker for at skabe mere effektive og nøjagtige sprogmodeller.
Citater:
[1] https://arxiv.org/html/2502.06282v1
[2] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-arkitecture
)
[4] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[5] https://openreview.net/forum?id=rz0kozh3le
[6] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-r1-an-cordable-rival-to-openais-o1/
[7] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/forstående-deepseek-r1
)
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
)