Spekulatīva dekodēšana un ekspertu sajaukums (MOE) arhitektūra ir divi atšķirīgi jēdzieni AI, taču tie var mijiedarboties sarežģītos modeļos, piemēram, DeepSEEK-R1. Šeit ir detalizēts skaidrojums par to, kā viņi varētu mijiedarboties:
spekulatīva dekodēšana
Spekulatīva dekodēšana ir paņēmiens, ko izmanto, lai paātrinātu secinājumu procesu lielās valodas modeļos. Tas ietver mazāka melnraksta modeļa izmantošanu, lai prognozētu vairākus žetonus, kurus pēc tam paralēli pārbauda ar lielāku mērķa modeli. Šī pieeja var ievērojami paātrināt secinājumu procesu, saglabājot precizitāti. Tomēr spekulatīva dekodēšana bieži balstās uz koku paraugu ņemšanu, lai uzlabotu prognozēšanas precizitāti, kas var ierobežot kandidātu daudzveidību, kas ģenerēti katrā posmā [1] [8].Ekspertu (MOE) arhitektūras sajaukums DeepSeek-R1
DeepSEEK-R1 izmanto ekspertu (MOE) arhitektūras sajaukumu, kas ir paredzēts, lai uzlabotu efektivitāti un veiktspēju, selektīvi aktivizējot modeļa parametru apakškopu secinājumu laikā. MOE modelis ir sadalīts mazākos, specializētos apakšmodelos vai "ekspertos", katrs apstrādājot dažāda veida izejvielas vai uzdevumus. Vērtēšanas modulis nosaka, kuri eksperti aktivizēties, pamatojoties uz ievadi, ļaujot modelim apstrādāt sarežģītus uzdevumus, neizmantojot visus parametrus vienlaicīgi [3] [4] [6].Mijiedarbība starp spekulatīvu dekodēšanu un MOE DeepSeek-R1
Kaut arī spekulatīva dekodēšana nav skaidri integrēta DeepSEEK-R1 MOE arhitektūrā, abu principi var papildināt viens otru, uzlabojot modeļa efektivitāti un veiktspēju:- Efektivitāte un veiktspēja: MOE arhitektūra DeepSEEK-R1 optimizē skaitļošanas efektivitāti, aktivizējot tikai parametru apakškopu. Ja spekulatīva dekodēšana būtu jāintegrē ar MOE, tā varētu potenciāli izmantot dažādu ekspertu daudzveidīgās prognozes, lai uzlabotu modeļa precizitāti un ātrumu. Tas ļautu efektīvāku spekulatīvu dekodēšanu, izmantojot katra eksperta specializētās zināšanas, lai radītu dažādas un precīzas marķieru prognozes.
- Daudzveidība un specializācija: MOE spēja dinamiski atlasīt ekspertus, pamatojoties uz ievadi, varētu būt noderīga spekulatīvā dekodēšanā. Izmantojot dažādus ekspertus, lai ģenerētu prognozes, modelis varētu palielināt kandidātu daudzveidību, pievēršoties tradicionālo spekulatīvo dekodēšanas metožu ierobežošanai, kur kandidāti tiek iegūti no vienas un tās pašas attēlojuma [1].
- Armatūras mācīšanās integrācija: DeepSEEK-R1 pastiprināšanas mācīšanās (RL) izmantošana dinamiskai ekspertu maršrutēšanai varētu vēl vairāk uzlabot spekulatīvu dekodēšanu. RL varētu palīdzēt optimizēt ekspertu izvēli žetonu projektu ģenerēšanai, nodrošinot, ka visatbilstošākie eksperti tiek izmantoti, lai uzlabotu prognozēšanas precizitāti un ātrumu [4] [7].
Rezumējot, kaut arī spekulatīva dekodēšana un MOE nav tieši integrēti DeepSEEK-R1, to principus var apvienot, lai uzlabotu modeļa efektivitāti, daudzveidību un veiktspēju. Turpmākais darbs varētu izpētīt šo metožu integrēšanu, lai izveidotu efektīvākus un precīzākus valodu modeļus.
Atsauces:
[1] https://arxiv.org/html/2502.06282v1
[2] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
[3] https://www.popai.pro/resources/deepseek-r1-model-expled-how-mla-and-moe-architectures-power-its-performance/
[4] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[5] https://openreview.net/forum?id=rz0kozh3le
[6.]
,
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-depseek-r1-distille-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[10] https://www.popai.pro/resources/runtinging-depseek-r1-model-technical-details-architecture-andrewithent-options/