Deepseek-R1 mejora la decodificación especulativa a través de varias innovaciones clave, incluida la enrutamiento de expertos basado en el aprendizaje de refuerzo (RL) y la predicción de múltiples token (MTP). Así es como el enrutamiento experto basado en RL contribuye a la decodificación especulativa:
Enrutamiento de expertos basado en RL
1. Asignación de token dinámico: Deepseek-R1 usa RL para asignar dinámicamente tokens a expertos basados en integridades contextuales. Esta es una desviación de los métodos de enrutamiento estático utilizados en modelos anteriores como Deepseek-V3. La Política RL, denota como $$ \ pi _ {\ theta} $$, ajusta la probabilidad de seleccionar un experto $$ e_i $$ para token $$ t $$ basado en incrustaciones de token $$ u_t $$ [1].
2. Objetivo de optimización: la política RL se optimiza utilizando el marco de optimización de políticas relativas del grupo (GRPO). GRPO tiene como objetivo maximizar la recompensa acumulada mientras minimiza la entropía de enrutamiento y evita la sobrecarga de expertos específicos. Esto asegura que los tokens se distribuyan de manera eficiente entre los expertos, optimizando el equilibrio de carga y la velocidad de inferencia [1].
3. Términos de sesgo dinámico: la función de enrutamiento incorpora términos de sesgo dinámico que modulan la selección de expertos basados en la retroalimentación de capacitación. Esta adaptabilidad permite que el modelo refine su mapeo de token-Expert con el tiempo, mejorando la eficiencia de inferencia sin comprometer la precisión [1].
Impacto en la decodificación especulativa
La decodificación especulativa en Deepseek-R1 implica predecir múltiples tokens en paralelo y verificarlos antes de finalizar la salida. El enrutamiento experto basado en RL mejora la decodificación especulativa por:
- Mejora de la eficiencia de la predicción del token: al optimizar dinámicamente la asignación de token y el equilibrio de carga, el enrutamiento basado en RL asegura que el modelo pueda manejar las mayores demandas computacionales de decodificación especulativa de manera más eficiente. Esto permite una generación más rápida de tokens múltiples sin sacrificar la coherencia o la precisión [1] [2].
-Mejora de la adaptabilidad del modelo: la naturaleza adaptativa del enrutamiento basado en RL permite a Deepseek-R1 ajustar sus estrategias de predicción de tokens en función de la complejidad y el contexto de la secuencia de entrada. Esta adaptabilidad es crucial para mantener salidas de alta calidad durante la decodificación especulativa, donde el modelo debe predecir y verificar múltiples tokens simultáneamente [1] [4].
- Reducción de la latencia: al optimizar el proceso de enrutamiento, Deepseek-R1 puede generar texto más rápidamente mientras mantiene la precisión. Esta reducción en la latencia es particularmente beneficiosa para la decodificación especulativa, donde la generación de múltiples tokens a la vez acelera significativamente el proceso de inferencia general [2] [3].
En resumen, el enrutamiento de expertos basado en RL en Deepseek-R1 mejora la decodificación especulativa al mejorar la eficiencia de la predicción del tope, la adaptabilidad del modelo y la reducción de la latencia, todos los cuales son críticos para mantener salidas de alta calidad al tiempo que aceleran la generación de texto.
Citas:
[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-fordeepseek-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-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-self-distillation-turbo-speculation
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/