Deepseek-R1 verbessert die spekulative Decodierung durch mehrere wichtige Innovationen, einschließlich der Expertenrouting von Verstärkungslernen (RL) und mehrfacher Vorhersage (MTP). Hier erfahren Sie, wie RL-basierte Expertenrouting zur spekulativen Dekodierung beiträgt:
RL-basierter Expert-Routing
1. Dynamische Token-Zuordnung: Deepseek-R1 verwendet RL Experten, die auf kontextuellen Einbettungen basieren, dynamisch Token zu. Dies ist eine Abweichung von statischen Routing-Methoden, die in früheren Modellen wie Deepseek-V3 verwendet werden. Die RL -Richtlinie, die als $$ \ pi _ {\ theta} $$ bezeichnet wird, passt die Wahrscheinlichkeit an, Experten $$ e_i $$ für Token $$ t $$ auszuwählen, basierend auf Token -Einbettungen $$ u_t $$ [1].
2. Optimierungsziel: Die RL -Richtlinie wird mit dem GRPO -Framework (Group Relative Policy Optimization) optimiert. GRPO zielt darauf ab, die kumulative Belohnung zu maximieren und gleichzeitig die Routing -Entropie zu minimieren und die Überladung bestimmter Experten zu verhindern. Dies stellt sicher, dass die Token effizient über Experten verteilt sind und sowohl Lastausgleich als auch Inferenzgeschwindigkeit optimieren [1].
3.. Diese Anpassungsfähigkeit ermöglicht es dem Modell, seine Token-Expert-Kartierung im Laufe der Zeit zu verfeinern und die Inferenz-Effizienz ohne Kompromissgenauigkeit zu verbessern [1].
Auswirkungen auf die spekulative Dekodierung
Die spekulative Decodierung in Deepseek-R1 beinhaltet die Vorhersage mehrerer Token parallel und überprüft sie, bevor die Ausgabe fertiggestellt wird. Das RL-basierte Expertenrouting verbessert die spekulative Decodierung durch:
- Verbesserung der Effizienz der Token-Vorhersage: Durch dynamisches Optimieren von Token-Zuordnung und Lastausgleich stellt das RL-basierte Routing sicher, dass das Modell die erhöhten Rechenanforderungen der spekulativen Dekodierung effizienter bewältigen kann. Dies ermöglicht eine schnellere Erzeugung mehrerer Token, ohne Kohärenz oder Genauigkeit zu beeinträchtigen [1] [2].
-Verbesserung der Anpassungsfähigkeit der Modell: Die adaptive Natur des RL-basierten Routings ermöglicht es Deepseek-R1, seine Token-Vorhersagestrategien auf der Grundlage der Komplexität und des Kontextes der Eingabesequenz anzupassen. Diese Anpassungsfähigkeit ist entscheidend für die Aufrechterhaltung hochwertiger Ausgänge während der spekulativen Dekodierung, wobei das Modell mehrere Token gleichzeitig vorhersagen und überprüfen muss [1] [4].
- Reduzierung der Latenz: Durch die Optimierung des Routing-Prozesses kann Deepseek-R1 schneller Text erzeugen und gleichzeitig die Genauigkeit beibehalten. Diese Verringerung der Latenz ist besonders vorteilhaft für die spekulative Decodierung, wobei die Erzeugung mehrerer Token gleichzeitig den Gesamtinferenzprozess erheblich beschleunigt [2] [3].
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das RL-basierte Expert-Routing in Deepseek-R1 die spekulative Decodierung durch Verbesserung der Token-Vorhersageeffizienz, der Modellanpassungsfähigkeit und der Verringerung der Latenz verbessert, die für die Aufrechterhaltung hochwertiger Ausgaben entscheidend sind und gleichzeitig die Textgenerierung beschleunigen.
Zitate:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://centml.ai/resources/2x-inferencespeed-on-r1
[3] https://neuralmagic.com/blog/optimizing-vllm-for-peepseek-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-teek-r1-distillieren-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://huggingface.co/papers?q=deepseek-r1
[8] https://prredibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1- self-distillation-turbo-speculation
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-yepseek-r1-distillieren-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/