Deepseek-R1 améliore le décodage spéculatif à travers plusieurs innovations clés, notamment le routage expert basé sur l'apprentissage par renforcement (RL) et la prédiction multi-token (MTP). Voici comment le routage expert basé sur RL contribue au décodage spéculatif:
Routage d'experts basé sur RL
1. Affectation dynamique de jetons: Deepseek-R1 utilise RL pour attribuer dynamiquement les jetons aux experts en fonction des intérêts contextuels. Il s'agit d'un écart par rapport aux méthodes de routage statiques utilisées dans des modèles antérieurs comme Deepseek-V3. La politique RL, désignée comme $$ \ PI _ {\ theta} $$, ajuste la probabilité de sélectionner l'expert $$ e_i $$ pour le jeton $$ t $$ en fonction des incorporations de jetons $$ u_t $$ [1].
2. Objectif d'optimisation: la stratégie RL est optimisée à l'aide du cadre d'optimisation de la stratégie relative du groupe (GRPO). GRPO vise à maximiser la récompense cumulative tout en minimisant l'entropie de routage et en empêchant la surcharge d'experts spécifiques. Cela garantit que les jetons sont distribués efficacement entre les experts, optimisant à la fois l'équilibrage de la charge et la vitesse d'inférence [1].
3. Termes dynamiques de biais: la fonction de routage intègre des termes de biais dynamiques qui modulent la sélection d'experts en fonction des commentaires de la formation. Cette adaptabilité permet au modèle d'affiner sa cartographie de jeton-expert au fil du temps, améliorant l'efficacité de l'inférence sans compromettre la précision [1].
Impact sur le décodage spéculatif
Le décodage spéculatif dans Deepseek-R1 implique de prédire plusieurs jetons en parallèle et de les vérifier avant de finaliser la sortie. Le routage expert basé sur RL améliore le décodage spéculatif par:
- Amélioration de l'efficacité de la prévision des jetons: en optimisant dynamiquement l'attribution des jetons et l'équilibrage de la charge, le routage basé sur RL garantit que le modèle peut gérer plus efficacement les exigences de calcul du décodage spéculatif. Cela permet une génération plus rapide de jetons multiples sans sacrifier la cohérence ou la précision [1] [2].
- Amélioration de l'adaptabilité du modèle: la nature adaptative du routage basé sur RL permet à Deepseek-R1 d'ajuster ses stratégies de prédiction de jeton basées sur la complexité et le contexte de la séquence d'entrée. Cette adaptabilité est cruciale pour maintenir des sorties de haute qualité pendant le décodage spéculatif, où le modèle doit prédire et vérifier les jetons multiples simultanément [1] [4].
- Réduire la latence: en optimisant le processus de routage, Deepseek-R1 peut générer du texte plus rapidement tout en maintenant la précision. Cette réduction de la latence est particulièrement bénéfique pour le décodage spéculatif, où la génération de jetons multiples à la fois accélère considérablement le processus d'inférence global [2] [3].
En résumé, le routage d'experts basé sur RL dans Deepseek-R1 améliore le décodage spéculatif en améliorant l'efficacité de la prédiction des jetons, l'adaptabilité du modèle et la réduction de la latence, qui sont toutes essentielles pour maintenir les sorties de haute qualité tout en accélérant la génération de texte.
Citations:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://centml.ai/resources/2x-inference-speed-on-r1
[3] https://neuralmagic.com/blog/optimize-vllm-for-eepseek-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-distilla-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-elf-distillation-turbo-speculating
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilla-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-Container/