Deepseek-R1 förbättrar spekulativ avkodning genom flera viktiga innovationer, inklusive förstärkningsinlärning (RL) -baserad expertruttning och multi-token förutsägelse (MTP). Så här bidrar RL-baserad expertruttning till spekulativ avkodning:
RL-baserad expertrutting
1. Dynamisk tokenuppdrag: Deepseek-R1 använder RL för att dynamiskt tilldela tokens till experter baserat på kontextuella inbäddningar. Detta är en avvikelse från statiska routingmetoder som används i tidigare modeller som Deepseek-V3. RL -policyn, betecknad som $$ \ pi _ {\ theta} $$, justerar sannolikheten för att välja expert $$ e_i $$ för token $$ t $$ baserat på token inbäddningar $$ u_t $$ [1].
2. Optimeringsmål: RL -policyn är optimerad med hjälp av GRPO: s grupps relativa policyoptimering (GRPO). GRPO syftar till att maximera den kumulativa belöningen samtidigt som man minimerar routing -entropi och förhindrar överbelastning av specifika experter. Detta säkerställer att tokens distribueras effektivt över experter och optimerar både lastbalansering och inferenshastighet [1].
3. Dynamiska förspänningsvillkor: Routingfunktionen innehåller dynamiska förspänningstermer som modulerar expertval baserat på träningsåterkoppling. Denna anpassningsförmåga gör det möjligt för modellen att förfina sin token-expertkartläggning över tid, vilket förbättrar inferenseffektiviteten utan att kompromissa med noggrannheten [1].
Påverkan på spekulativ avkodning
Spekulativ avkodning i Deepseek-R1 innebär att förutsäga flera tokens parallellt och verifiera dem innan du slutför utgången. Den RL-baserade expertrutningen förbättrar spekulativ avkodning genom:
- Förbättring av token förutsägelseffektivitet: Genom att dynamiskt optimera tokentilldelning och lastbalansering säkerställer RL-baserad routing att modellen kan hantera de ökade beräkningskraven för spekulativ avkodning mer effektivt. Detta möjliggör snabbare generering av flera tokens utan att offra sammanhållning eller noggrannhet [1] [2].
-Förbättring av modellanpassningsförmåga: Den adaptiva karaktären av RL-baserad routing gör det möjligt för Deepseek-R1 att justera sina token-förutsägelsestrategier baserade på komplexiteten och sammanhanget för ingångssekvensen. Denna anpassningsförmåga är avgörande för att upprätthålla högkvalitativa utgångar under spekulativ avkodning, där modellen måste förutsäga och verifiera flera tokens samtidigt [1] [4].
- Minskning av latens: Genom att optimera routingprocessen kan Deepseek-R1 generera text snabbare samtidigt som noggrannheten bibehålls. Denna minskning av latens är särskilt fördelaktig för spekulativ avkodning, där generering av flera tokens på en gång påskyndar den totala inferensprocessen [2] [3].
Sammanfattningsvis förbättrar RL-baserad expertruttning i Deepseek-R1 spekulativ avkodning genom att förbättra effektiviteten för förutsägelse, modellanpassningsförmåga och minska latens, som alla är kritiska för att upprätthålla högkvalitativa utgångar medan de påskyndar textproduktionen.
Citeringar:
[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-r1-document.pdf
[5] https://www.reddit.com/r/localllamama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/
]
[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/deploy2