DeepSeek-R1 forbedrer spekulativ avkoding gjennom flere viktige innovasjoner, inkludert forsterkningslæring (RL) -basert ekspertruting og multi-Token Prediction (MTP). Slik bidrar RL-basert ekspertruting til spekulativ avkoding:
RL-basert ekspertruting
1. Dynamisk tokenoppgave: DeepSeek-R1 bruker RL for å dynamisk tildele symboler til eksperter basert på kontekstuelle innebygde. Dette er en avgang fra statiske rutingsmetoder som brukes i tidligere modeller som DeepSeek-V3. RL -policyen, betegnet som $$ \ pi _ {\ theta} $$, justerer sannsynligheten for å velge ekspert $$ e_i $$ for token $$ t $$ basert på token embeddings $$ u_t $$ [1].
2. Optimalisering Mål: RL -policyen er optimalisert ved bruk av Group Relative Policy Optimization (GRPO) rammeverket. GRPO tar sikte på å maksimere den kumulative belønningen mens jeg minimerer ruting -entropi og forhindrer overbelastning av spesifikke eksperter. Dette sikrer at symboler distribueres effektivt over eksperter, og optimaliserer både belastningsbalansering og inferansehastighet [1].
3. Dynamiske skjevhetsbetingelser: Rutingsfunksjonen inkluderer dynamiske skjevhetsbetegnelser som modulerer ekspertvalg basert på tilbakemeldinger fra trening. Denne tilpasningsevnen gjør at modellen kan avgrense kartleggingen av tokenekspert over tid, noe som forbedrer inferanseffektiviteten uten at det går ut over nøyaktigheten [1].
innvirkning på spekulativ avkoding
Spekulativ avkoding i DeepSeek-R1 innebærer å forutsi flere symboler parallelt og verifisere dem før du avslutter utgangen. Den RL-baserte ekspertrutingen forbedrer spekulativ avkoding av:
- Forbedring av token prediksjonseffektivitet: Ved å dynamisk optimalisere tokenoppgave og belastningsbalansering, sikrer RL-basert ruting at modellen kan håndtere de økte beregningskravene til spekulativ avkoding mer effektivt. Dette gir raskere generering av flere symboler uten å ofre sammenheng eller nøyaktighet [1] [2].
-Forbedring av modelltilpasningsevne: Den adaptive naturen til RL-basert ruting gjør det mulig for DeepSeek-R1 å justere sine token-prediksjonsstrategier basert på kompleksiteten og konteksten til inngangssekvensen. Denne tilpasningsevnen er avgjørende for å opprettholde høykvalitetsutganger under spekulativ avkoding, der modellen må forutsi og verifisere flere symboler samtidig [1] [4].
- Redusere latens: Ved å optimalisere rutingsprosessen kan DeepSeek-R1 generere tekst raskere mens du opprettholder nøyaktigheten. Denne reduksjonen i latens er spesielt gunstig for spekulativ avkoding, der generering av flere symboler samtidig fremskynder den totale inferensprosessen [2] [3].
Oppsummert forbedrer RL-basert ekspertruting i DeepSeek-R1 spekulativ avkoding ved å forbedre token prediksjonseffektivitet, modelltilpasningsevne og redusere latens, som alle er kritiske for å opprettholde høykvalitetsutganger mens de fremskynder tekstgenerering.
Sitasjoner:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://centml.ai/resources/2x-inferens-speed-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/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-slosting-depseek-r1-distilled-models-with-hugging- face-tgi-on-azon-sagemaker-ai/
[7] https://huggingface.co/papers?q=deepseek-r1
[8] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speculation
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-azon-sagemaker-dings-a-a-large-model-inferens-container/