DeepSeek-R1 verbetert speculatieve decodering door verschillende belangrijke innovaties, waaronder het leren van versterking (RL) gebaseerde expertroutering en multi-token voorspelling (MTP). Dit is hoe op RL gebaseerde expertroutering bijdraagt aan speculatieve decodering:
RL-gebaseerde expertroutering
1. Dynamische tokenopdracht: Deepseek-R1 gebruikt RL om tokens dynamisch toe te wijzen aan experts op basis van contextuele inbeddings. Dit is een afwijking van statische routeringsmethoden die worden gebruikt in eerdere modellen zoals Deepseek-V3. Het RL -beleid, aangeduid als $$ \ pi _ {\ theta} $$, past de kans aan om expert $$ e_i $$ te selecteren voor token $$ t $$ op basis van token -inbedden $$ U_T $$ [1].
2. Optimalisatiedoelstelling: het RL -beleid wordt geoptimaliseerd met behulp van het groep Relatieve Policy Optimization (GRPO). GRPO wil de cumulatieve beloning maximaliseren, terwijl de entropie van de routering wordt geminimaliseerd en het voorkomen van overbelasting van specifieke experts. Dit zorgt ervoor dat tokens efficiënt worden verdeeld over experts, waardoor zowel belastingverdeling als inferentiesnelheid wordt geoptimaliseerd [1].
3. Dynamische vooringenomen termen: de routeringsfunctie bevat dynamische bias -termen die de selectie van experts moduleren op basis van trainingsfeedback. Dit aanpassingsvermogen stelt het model in staat om zijn token-expert-mapping in de loop van de tijd te verfijnen, waardoor de efficiëntie van de inferentie wordt verbeterd zonder de nauwkeurigheid in gevaar te brengen [1].
impact op speculatieve decodering
Speculatieve decodering in Deepseek-R1 omvat het voorspellen van meerdere tokens parallel en verifiëren ze voordat de output wordt voltooid. De op RL gebaseerde expertroutering verbetert speculatieve decodering door:
- Verbetering van de tokenvoorspellingsefficiëntie: door tokentoewijzing en load-balancing dynamisch te optimaliseren, zorgt RL-gebaseerde routing ervoor dat het model de verhoogde computationele eisen van speculatieve decodering efficiënter aan kan. Dit zorgt voor snellere generatie van meerdere tokens zonder samenhang of nauwkeurigheid op te offeren [1] [2].
-Verbetering van het aanpassingsvermogen van het model: de adaptieve aard van op RL gebaseerde routing stelt Deepseek-R1 in staat om zijn tokenvoorspellingsstrategieën aan te passen op basis van de complexiteit en context van de invoersequentie. Dit aanpassingsvermogen is cruciaal voor het handhaven van hoogwaardige uitgangen tijdens speculatieve decodering, waarbij het model meerdere tokens tegelijkertijd moet voorspellen en verifiëren [1] [4].
- Latentie verminderen: door het routeringsproces te optimaliseren, kan Deepseek-R1 sneller tekst genereren met behoud van de nauwkeurigheid. Deze vermindering van de latentie is bijzonder gunstig voor speculatieve decodering, waarbij het genereren van meerdere tokens tegelijkertijd het algemene inferentieproces [2] [3] aanzienlijk versnelt.
Samenvattend, op RL-gebaseerde expertroutering in DeepSeek-R1 verbetert de speculatieve decodering door de tokenvoorspellingsefficiëntie, modelaanpassingsvermogen en het verminderen van latentie te verbeteren, die allemaal van cruciaal belang zijn voor het handhaven van hoogwaardige uitgangen terwijl de tekstopwekking wordt versneld.
Citaten:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://centml.ai/resources/2x-tring-speed-on-r1
[3] https://neuralmagic.com/blog/optimizing-vlm-for-deepseek-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/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-Hosting-Deepseek-R1-distillilled-models-with-Hugging-Face-tgi-on-Amazon-Sagemaker-ai/
[7] https://huggingface.co/papers?q=deepseek-r1
[8] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speculatie
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inferentie-ontainer/