Спекулятивное декодирование и смеси архитектуры экспертов (МО) являются двумя различными понятиями в ИИ, но они могут взаимодействовать в сложных моделях, таких как DeepSeek-R1. Вот подробное объяснение того, как они могут взаимодействовать:
Спекулятивное декодирование
Спекулятивное декодирование - это метод, используемый для ускорения процесса вывода в моделях крупных языков. Он включает в себя использование меньшей черновой модели для прогнозирования нескольких токенов, которые затем проверяются параллельно более крупной целевой моделью. Этот подход может значительно ускорить процесс вывода при сохранении точности. Тем не менее, спекулятивное декодирование часто опирается на выборочную выборку на основе деревьев для повышения точности прогнозирования, что может ограничить разнообразие кандидатов, генерируемых на каждом этапе [1] [8].Смесь экспертов (MOE) архитектура в DeepSeek-R1
DeepSeek-R1 использует смесь архитектуры экспертов (MOE), которая предназначена для повышения эффективности и производительности путем избирательного активации подмножества параметров модели во время вывода. В MOE модель разделена на более мелкие специализированные подмодели или «эксперты», каждая из которых обрабатывает различные типы входов или задач. Модуль стробирования определяет, какие эксперты активируются на основе ввода, позволяя модели обрабатывать сложные задачи без одновременного использования всех параметров [3] [4] [6].Взаимодействие между спекулятивным декодированием и MOE в Deepseek-R1
Хотя спекулятивное декодирование явно не интегрировано в архитектуру MOE DeepSeek-R1, принципы обоих могут дополнять друг друга в повышении эффективности и производительности модели:- Эффективность и производительность: архитектура MOE в DeepSeek-R1 оптимизирует вычислительную эффективность путем активации только подмножества параметров. Если бы спекулятивное декодирование должно было быть интегрировано с MOE, это потенциально могло использовать различные прогнозы от разных экспертов для повышения точности и скорости проекта модели. Это позволило бы получить более эффективное спекулятивное декодирование, используя специализированные знания каждого эксперта для создания разнообразных и точных прогнозов токров.
- Разнообразие и специализация. Способность MOE динамически выбирать экспертов на основе ввода может быть полезна при спекулятивном декодировании. Используя различных экспертов для генерации прогнозов, модель может увеличить разнообразие кандидатов, учитывая ограничение традиционных методов спекулятивного декодирования, в которых кандидаты получают из одного и того же представления [1].
- Подкрепление интеграции обучения: использование DeepSeek-R1 обучения подкреплению (RL) для динамической экспертной маршрутизации может еще больше улучшить спекулятивное декодирование. RL может помочь оптимизировать выбор экспертов для создания токенов, обеспечивающих использование наиболее релевантных экспертов для повышения точности и скорости прогнозирования [4] [7].
Таким образом, в то время как спекулятивное декодирование и МО не интегрированы в DeepSeek-R1, их принципы могут быть объединены для повышения эффективности, разнообразия и производительности модели. Будущая работа может изучить интеграцию этих методов для создания более эффективных и точных языковых моделей.
Цитаты:
[1] https://arxiv.org/html/2502.06282v1
[2] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
[3] https://www.popai.pro/resources/deepseek-r1-model-explained-how-mla-and-moe-architectures-power-its-performance/
[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-affordable-dival-to-openais-o1/
[7] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/undersding-deepseek-r1
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-gaging-face-ngi-on-amazon-sagemaker-ai/
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[10] https://www.popai.pro/resources/understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-options/