Spekuliacinis dekodavimas ir ekspertų (MOE) architektūros mišinys yra dvi skirtingos AI sąvokos, tačiau jos gali sąveikauti tokiuose sudėtinguose modeliuose kaip „Deepseek-R1“. Štai išsamus paaiškinimas, kaip jie gali sąveikauti:
Spekuliacinis dekodavimas
Spekuliacinis dekodavimas yra technika, naudojama didelių kalbų modelių išvadų procesui pagreitinti. Tai apima mažesnio juodraščio modelio naudojimą, kad būtų galima numatyti kelis žetonus, kurie tada lygiagrečiai patikrina didesniu tiksliniu modeliu. Šis požiūris gali žymiai pagreitinti išvadų procesą išlaikant tikslumą. Tačiau spekuliacinis dekodavimas dažnai priklauso nuo medžių atrankos, kad pagerintų numatymo tikslumą, o tai gali apriboti kandidatų, sugeneruotų kiekviename etape, įvairovę [1] [8].Ekspertų (MOE) architektūros mišinys „Deepseek-R1“
„Deepseek-R1“ naudojamas ekspertų (MOE) architektūros mišinys, skirtas padidinti efektyvumą ir našumą, selektyviai suaktyvinant modelio parametrų pogrupį išvadų metu. MOE modelis yra suskirstytas į mažesnius, specializuotus submodelius ar „ekspertus“, kiekvienas tvarkantis skirtingų tipų įvestis ar užduotis. Varžybos modulis nustato, kuriuos ekspertus suaktyvinti pagal įvestį, leidžiant modeliui apdoroti sudėtingas užduotis nenaudodami visų parametrų vienu metu [3] [4] [6].Spekuliacinio dekodavimo ir MOE sąveika „Deepseek-R1“
Nors spekuliatyvus dekodavimas nėra aiškiai integruotas į „Deepseek-R1“ MOE architektūrą, abiejų principai gali papildyti vienas kitą stiprinant modelio efektyvumą ir našumą:- Efektyvumas ir našumas: „Deepseek-R1“ MOE architektūra optimizuoja skaičiavimo efektyvumą, suaktyvindama tik parametrų pogrupį. Jei spekuliacinis dekodavimas būtų integruotas su MOE, tai galėtų panaudoti įvairius skirtingų ekspertų prognozes, kad būtų padidintas modelio tikslumas ir greitis. Tai leistų efektyviau spekuliatyviai dekoduoti, naudojant specialias kiekvieno eksperto žinias, kad būtų galima sukurti įvairias ir tikslias žetonų prognozes.
- Įvairovė ir specializacija: Moe gebėjimas dinamiškai pasirinkti ekspertus, pagrįstus įvestimi, gali būti naudinga spekuliaciniam dekodavimui. Naudodamas skirtingus ekspertus prognozėms generuoti, modelis galėtų padidinti kandidatų įvairovę, spręsdamas tradicinių spekuliacinių dekodavimo metodų apribojimą, kai kandidatai yra kilę iš to paties atstovavimo [1].
- Stiprinimo mokymosi integracija: „Deepseeek-R1“ pastiprinimo mokymosi (RL) naudojimas dinaminiam ekspertų maršrutizavimui galėtų dar labiau sustiprinti spekuliacinį dekodavimą. RL galėtų padėti optimizuoti ekspertų pasirinkimą generaliniams žetonams generuoti, užtikrinant, kad tinkamiausi ekspertai būtų naudojami pagerinti numatymo tikslumą ir greitį [4] [7].
Apibendrinant galima pasakyti, kad nors spekuliacinis dekodavimas ir MOE nėra tiesiogiai integruoti į „Deepseek-R1“, jų principai gali būti sujungti, kad būtų padidintas modelio efektyvumas, įvairovė ir našumas. Būsimame darbe būtų galima ištirti šių metodų integravimą, kad būtų sukurta efektyvesni ir tiksliau kalbų modeliai.
Citatos:
[1] https://arxiv.org/html/2502.06282v1
[2] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architcture
[3] https://www.popai.pro/resources/deepseek-r1-model-xplied-how-mla-and-moe-arhitectures-power- its-erformance/
[4] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[5] https://openreview.net/forum?id=rz0Kozh3le
]
[7] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/underpe-deepseek-r1
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[10] https://www.popai.pro/resources/underve-sepre-deepseek-r1-model-technical-details-architcture-m