O Deepseek-R1 aprimora a decodificação especulativa por meio de várias inovações-chave, incluindo roteamento de especialistas baseado em Aprendizagem de Reforço (RL) e previsão de vários toques (MTP). Veja como o roteamento de especialistas baseado em RL contribui para a decodificação especulativa:
roteamento de especialistas baseado em RL
1. Tarefa de token dinâmica: Deepseek-R1 usa a RL para atribuir dinamicamente tokens a especialistas com base em incorporações contextuais. Este é um afastamento dos métodos de roteamento estático usados em modelos anteriores como Deepseek-V3. A política RL, indicada como $$ \ PI _ {\ theta} $$, ajusta a probabilidade de selecionar especialista $$ e_i $$ para token $$ t $$ com base em incorporação de token $$ u_t $$ [1].
2. Objetivo de otimização: a política de RL é otimizada usando a estrutura de otimização da política relativa do grupo (GRPO). O GRPO visa maximizar a recompensa cumulativa, minimizando a entropia de roteamento e impedindo a sobrecarga de especialistas específicos. Isso garante que os tokens sejam distribuídos com eficiência entre os especialistas, otimizando o balanceamento de carga e a velocidade de inferência [1].
3. Termos de viés dinâmico: A função de roteamento incorpora termos de viés dinâmico que modulam a seleção de especialistas com base no feedback do treinamento. Essa adaptabilidade permite que o modelo refine seu mapeamento de exército de token ao longo do tempo, aumentando a eficiência da inferência sem comprometer a precisão [1].
Impacto na decodificação especulativa
A decodificação especulativa no Deepseek-R1 envolve prever vários tokens em paralelo e verificá-los antes de finalizar a saída. O roteamento de especialistas baseado em RL aprimora a decodificação especulativa por:
- Melhorando a eficiência da previsão do token: Ao otimizar dinamicamente a atribuição de token e o balanceamento de carga, o roteamento baseado em RL garante que o modelo possa lidar com o aumento das demandas computacionais da decodificação especulativa com mais eficiência. Isso permite uma geração mais rápida de múltiplos tokens sem sacrificar a coerência ou precisão [1] [2].
-Aprimorando a adaptabilidade do modelo: a natureza adaptativa do roteamento baseado em RL permite que o DeepSeek-R1 ajuste suas estratégias de previsão de token com base na complexidade e contexto da sequência de entrada. Essa adaptabilidade é crucial para manter saídas de alta qualidade durante a decodificação especulativa, onde o modelo deve prever e verificar vários tokens simultaneamente [1] [4].
- Reduzindo a latência: ao otimizar o processo de roteamento, o Deepseek-R1 pode gerar texto mais rapidamente, mantendo a precisão. Essa redução na latência é particularmente benéfica para a decodificação especulativa, onde a geração de vários tokens ao mesmo tempo acelera significativamente o processo geral de inferência [2] [3].
Em resumo, o roteamento de especialistas baseado em RL no Deepseek-R1 aprimora a decodificação especulativa, melhorando a eficiência da previsão do token, a adaptabilidade do modelo e a redução da latência, todos críticos para manter saídas de alta qualidade e acelerar a geração de texto.
Citações:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://centml.ai/resources/2x-inference-speed-on-n1
[3] https://neuralmagic.com/blog/ottimizing-vllm-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-distilled-models-with--igging--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 speculation
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distiled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/