Deepseek-R1 forbedrer spekulativ afkodning gennem flere nøgleinnovationer, herunder forstærkningslæring (RL) -baseret ekspert routing og multi-token forudsigelse (MTP). Her er, hvordan RL-baseret ekspertruting bidrager til spekulativ afkodning:
RL-baseret ekspert routing
1. Dynamisk tokenopgave: DeepSeek-R1 bruger RL til dynamisk at tildele tokens til eksperter baseret på kontekstuelle indlejringer. Dette er en afgang fra statiske routingmetoder, der bruges i tidligere modeller som DeepSeek-V3. RL -politikken, betegnet som $$ \ pi _ {\ theta} $$, justerer sandsynligheden for at vælge ekspert $$ e_i $$ for token $$ t $$ baseret på token -indlejringer $$ u_t $$ [1].
2. Optimeringsmål: RL -politikken optimeres ved hjælp af gruppen Relative Policy Optimization (GRPO). GRPO sigter mod at maksimere den kumulative belønning, mens den minimerer routing entropi og forhindrer overbelastning af specifikke eksperter. Dette sikrer, at tokens distribueres effektivt på tværs af eksperter, der optimerer både belastningsbalancering og inferenshastighed [1].
3. dynamiske bias -udtryk: Routingfunktionen indeholder dynamiske bias -udtryk, der modulerer ekspertudvælgelse baseret på træningsfeedback. Denne tilpasningsevne gør det muligt for modellen at forfine sin token-ekspert kortlægning over tid og øge inferensens effektivitet uden at gå på kompromis med nøjagtigheden [1].
Indvirkning på spekulativ afkodning
Spekulativ afkodning i DeepSeek-R1 involverer at forudsige flere tokens parallelt og verificere dem, inden du afslutter output. Den RL-baserede ekspert routing forbedrer spekulativ afkodning ved:
- Forbedring af token-forudsigelseseffektivitet: Ved dynamisk optimering af tokenopgave og belastningsafbalancering sikrer RL-baseret routing, at modellen kan håndtere de øgede beregningsmæssige krav til spekulativ afkodning mere effektivt. Dette muliggør hurtigere generering af flere tokens uden at ofre sammenhæng eller nøjagtighed [1] [2].
-Forbedring af modeltilpasningsevne: Den adaptive karakter af RL-baseret routing gør det muligt for DeepSeek-R1 at justere sine token-forudsigelsesstrategier baseret på kompleksiteten og konteksten af input-sekvensen. Denne tilpasningsevne er afgørende for at opretholde output af høj kvalitet under spekulativ afkodning, hvor modellen skal forudsige og verificere flere tokens samtidigt [1] [4].
- Reduktion af latenstid: Ved at optimere routingprocessen kan DeepSeek-R1 generere tekst hurtigere, mens den opretholder nøjagtighed. Denne reduktion i latenstid er især fordelagtig for spekulativ afkodning, hvor generering af flere tokens på én gang signifikant fremskynder den samlede inferensproces [2] [3].
Sammenfattende forbedrer RL-baserede ekspertrutning i DeepSeek-R1 spekulativ afkodning ved at forbedre token-forudsigelseseffektivitet, modeltilpasningsevne og reducere latenstid, som alle er kritiske for at opretholde output af høj kvalitet, mens de fremskynder tekstgenerering.
Citater:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://centml.ai/resources/2x-inference-hreed-on-r1
[3] https://neuralmagic.com/blog/optimizing-vllm-for-depseek-r1/
[4] https://www.thewirechina.com/wp-content/uploads/2025/01/deepseek-r1-document.pdf
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/
)
[7] https://huggingface.co/papers?q=deepseek-r1
[8] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-selmdistillation-turbo-speculation
!