DeepSeek-R1 migliora la decodifica speculativa attraverso diverse innovazioni chiave, tra cui il routing di esperti basato sull'apprendimento del rinforzo (RL) e la previsione multi-token (MTP). Ecco come il routing di esperti basato su RL contribuisce alla decodifica speculativa:
Routing di esperti basato su RL ##
1. Assegnazione dinamica dei token: DeepSeek-R1 utilizza RL per assegnare dinamicamente i token agli esperti in base a incorporamenti contestuali. Questa è una partenza dai metodi di routing statici utilizzati in modelli precedenti come DeepSeek-V3. La politica RL, indicata come $$ \ pi _ {\ theta} $$, regola la probabilità di selezionare Expert $$ e_i $$ per token $$ t $$ in base agli incorporati token $$ u_t $$ [1].
2. Obiettivo di ottimizzazione: la politica RL è ottimizzata utilizzando il framework GRPO (Group Policy Politices Optimization). GRPO mira a massimizzare la ricompensa cumulativa minimizzando l'entropia del routing e prevenendo il sovraccarico di esperti specifici. Ciò garantisce che i token siano distribuiti in modo efficiente tra gli esperti, ottimizzando sia il bilanciamento del carico che la velocità di inferenza [1].
3. Termini di distorsione dinamica: la funzione di routing incorpora i termini di distorsione dinamica che modulano la selezione degli esperti in base al feedback della formazione. Questa adattabilità consente al modello di perfezionare la mappatura dei token-esperti nel tempo, migliorando l'efficienza di inferenza senza compromettere l'accuratezza [1].
Impatto sulla decodifica speculativa
La decodifica speculativa in DeepSeek-R1 prevede la previsione di più token in parallelo e la verifica prima di finalizzare l'output. Il routing di esperti basato su RL migliora la decodifica speculativa di:
- Miglioramento dell'efficienza della previsione dei token: ottimizzando dinamicamente l'assegnazione dei token e il bilanciamento del carico, il routing basato su RL garantisce che il modello possa gestire le maggiori esigenze computazionali di decodifica speculativa in modo più efficiente. Ciò consente una generazione più rapida di token multipli senza sacrificare la coerenza o l'accuratezza [1] [2].
-Miglioramento dell'adattabilità del modello: la natura adattiva del routing basato su RL consente a DeepSeek-R1 di regolare le sue strategie di previsione del token basate sulla complessità e sul contesto della sequenza di input. Questa adattabilità è cruciale per mantenere output di alta qualità durante la decodifica speculativa, in cui il modello deve prevedere e verificare contemporaneamente più token [1] [4].
- Riduzione della latenza: ottimizzando il processo di routing, DeepSeek-R1 può generare testo più rapidamente mantenendo l'accuratezza. Questa riduzione della latenza è particolarmente vantaggiosa per la decodifica speculativa, in cui la generazione di più token contemporaneamente accelera significativamente il processo di inferenza complessivo [2] [3].
In sintesi, il routing di esperti basato su RL in DeepSeek-R1 migliora la decodifica speculativa migliorando l'efficienza della previsione dei token, l'adattabilità del modello e la riduzione della latenza, che sono tutti fondamentali per mantenere output di alta qualità, accelerando la generazione di testo.
Citazioni:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://centml.ai/resources/2x-inference-speed-on-r1
[3] https://neuralmagic.com/blog/optimizing-vllm-for-deepseek-r1/
[4] https://www.thewirechina.com/wp-content/uploads/2025/01/deepseek-document.pdf
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_specolative_decoding_performance_with/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-distilled-models-with-hugging-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://huggingface.co/papers?q=deepseek-r1
[8] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-selfistillation-turbo-specolation
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/