DeepSeek-R1 zvyšuje špekulatívne dekódovanie prostredníctvom niekoľkých kľúčových inovácií vrátane expertného smerovania založeného na posilňovaní (RL) a predikcie viacerých pracovníkov (MTP). Tu je to, ako expertné smerovanie založené na RL prispieva k špekulatívnemu dekódovaniu:
RL odborné smerovanie
1. Dynamické priradenie tokenov: Deepseek-R1 používa RL na dynamické priradenie tokenov odborníkom na základe kontextových vložení. Toto je odklon od statických metód smerovania používaných v predchádzajúcich modeloch ako Deepseek-V3. Politika RL, označená ako $$ \ pi _ {\ theta} $$, upravuje pravdepodobnosť výberu odborníka $$ e_i $$ pre token $$ t $$ na základe tokenových vkladov $$ u_t $$ [1].
2. Cieľ optimalizácie: Politika RL je optimalizovaná pomocou rámca skupiny Optimalizácia politiky (GRPO). Cieľom GRPO je maximalizovať kumulatívnu odmenu a zároveň minimalizovať smerovanie entropie a zabrániť preťaženiu konkrétnych odborníkov. To zaisťuje, že tokeny sú efektívne distribuované medzi odborníkmi, čím optimalizujú vyváženie záťaže a inferenciu [1].
3. Dynamické pojmy zaujatosti: Funkcia smerovania obsahuje výrazy dynamického zaujatosti, ktoré modulujú výber expertov na základe spätnej väzby od tréningu. Táto adaptabilita umožňuje modelu vylepšiť jeho mapovanie token-expert v priebehu času, čím sa zvyšuje inferenčná účinnosť bez ohrozenia presnosti [1].
Vplyv na špekulatívne dekódovanie
Špekulatívne dekódovanie v DeepSeek-R1 zahŕňa predpovedanie viacerých tokenov paralelne a ich overovanie pred dokončením výstupu. Riešenie expertov založeného na RL zvyšuje špekulatívne dekódovanie podľa:
- Zlepšenie účinnosti predikcie tokenov: Dynamicky optimalizáciou priradenia tokenov a vyváženia záťaže smerovanie založené na RL zaisťuje, že model dokáže zvládnuť zvýšené výpočtové požiadavky špekulatívneho dekódovania efektívnejšie. To umožňuje rýchlejšie generovanie viacerých tokenov bez obetovania koherencie alebo presnosti [1] [2].
-Zvýšenie prispôsobivosti modelu: Adaptívna povaha smerovania založeného na RL umožňuje Deepseek-R1 upraviť svoje stratégie predikcie tokenov založených na zložitosti a kontexte vstupnej sekvencie. Táto adaptabilita je rozhodujúca pre udržiavanie vysokokvalitných výstupov počas špekulatívneho dekódovania, kde model musí predpovedať a overiť viacero tokenov súčasne [1] [4].
- Zníženie latencie: Optimalizáciou procesu smerovania môže DeepSeek-R1 pri zachovaní presnosti generovať text rýchlejšie. Toto zníženie latencie je obzvlášť prospešné pre špekulatívne dekódovanie, kde generovanie viacerých tokenov naraz výrazne urýchľuje celkový inferenčný proces [2] [3].
Stručne povedané, expertné smerovanie expertov v RL v Deepseek-R1 zvyšuje špekulatívne dekódovanie zlepšením účinnosti predikcie tokenov, prispôsobivosti modelu a znižovania latencie, z ktorých všetky sú rozhodujúce pre udržiavanie vysokokvalitných výstupov a zároveň zrýchľuje generovanie textu.
Citácie:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://centml.ai/resources/2x-inference-Speed-on-r1
[3] https://neralmagic.com/blog/optimization-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-distille-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-speceulácia
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-on-on-amazon-sagemaker-using-usus-a-large-model-inference-container/