Decoding spekulatif dan campuran arsitektur para ahli (MOE) adalah dua konsep yang berbeda dalam AI, tetapi mereka dapat berinteraksi dalam model kompleks seperti Deepseek-R1. Berikut penjelasan terperinci tentang bagaimana mereka dapat berinteraksi:
Decoding spekulatif
Decoding spekulatif adalah teknik yang digunakan untuk mempercepat proses inferensi dalam model bahasa besar. Ini melibatkan penggunaan model konsep yang lebih kecil untuk memprediksi beberapa token, yang kemudian diverifikasi secara paralel dengan model target yang lebih besar. Pendekatan ini dapat secara signifikan mempercepat proses inferensi sambil mempertahankan akurasi. Namun, decoding spekulatif sering bergantung pada pengambilan sampel berbasis pohon untuk meningkatkan akurasi prediksi, yang dapat membatasi keragaman kandidat yang dihasilkan pada setiap langkah [1] [8].Campuran Arsitektur Pakar (MOE) di Deepseek-R1
Deepseek-R1 menggunakan arsitektur campuran para ahli (MOE), yang dirancang untuk meningkatkan efisiensi dan kinerja dengan secara selektif mengaktifkan subset parameter model selama inferensi. Dalam MOE, model ini dibagi menjadi sub-model yang lebih kecil dan khusus atau "ahli," masing-masing menangani berbagai jenis input atau tugas. Modul gating menentukan ahli mana yang akan diaktifkan berdasarkan input, yang memungkinkan model untuk memproses tugas -tugas kompleks tanpa menggunakan semua parameter secara bersamaan [3] [4] [6].interaksi antara decoding spekulatif dan MOE di Deepseek-R1
Sementara decoding spekulatif tidak diintegrasikan secara eksplisit ke dalam arsitektur MOE Deepseek-R1, prinsip-prinsip keduanya dapat saling melengkapi dalam meningkatkan efisiensi dan kinerja model:- Efisiensi dan Kinerja: Arsitektur MOE di Deepseek-R1 mengoptimalkan efisiensi komputasi dengan mengaktifkan hanya sebagian parameter. Jika decoding spekulatif harus diintegrasikan dengan MOE, itu berpotensi memanfaatkan beragam prediksi dari berbagai ahli untuk meningkatkan akurasi dan kecepatan model draft. Ini akan memungkinkan decoding spekulatif yang lebih efisien dengan memanfaatkan pengetahuan khusus dari masing -masing ahli untuk menghasilkan prediksi token yang beragam dan akurat.
- Keragaman dan Spesialisasi: Kemampuan MOE untuk secara dinamis memilih para ahli berdasarkan input dapat bermanfaat dalam decoding spekulatif. Dengan menggunakan ahli yang berbeda untuk menghasilkan prediksi, model ini dapat meningkatkan keragaman kandidat, membahas keterbatasan metode decoding spekulatif tradisional di mana kandidat berasal dari representasi yang sama [1].
- Integrasi Pembelajaran Penguatan: Penggunaan Pembelajaran Penguatan (RL) Deepseek-R1 untuk perutean ahli dinamis dapat lebih meningkatkan decoding spekulatif. RL dapat membantu mengoptimalkan pemilihan ahli untuk menghasilkan token draft, memastikan bahwa para ahli yang paling relevan digunakan untuk meningkatkan akurasi dan kecepatan prediksi [4] [7].
Singkatnya, sementara decoding spekulatif dan MOE tidak secara langsung diintegrasikan dalam Deepseek-R1, prinsip-prinsipnya dapat digabungkan untuk meningkatkan efisiensi model, keragaman, dan kinerja. Pekerjaan di masa depan dapat mengeksplorasi mengintegrasikan teknik -teknik ini untuk membuat model bahasa yang lebih efisien dan akurat.
Kutipan:
[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-its-its-performance/
[4] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[5] https://openreview.net/forum?id=rz0kozh3le
[6] https://www.deeplearning.ai/thech/deepseek-r1-an-affordable-mival-to-openais-o1/
[7] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/understanding-deepseek-r1
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hostting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-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/