Deepseek-R1 täiustab spekulatiivset dekodeerimist mitmete peamiste uuenduste kaudu, sealhulgas tugevdusõppe (RL )põhine asjatundlik marsruutimine ja mitmetahuline ennustus (MTP). Siit saate teada, kuidas RL-põhine asjatundlik marsruutimine aitab kaasa spekulatiivsele dekodeerimisele:
RL-põhine asjatundlik marsruutimine
1. Dünaamiline sümboolne määramine: Deepseek-R1 kasutab RL-i, et denamiliselt määrata märgide ekspertidele kontekstiliste manustamiste põhjal. See on lahkumine staatilistest marsruutimismeetoditest, mida kasutatakse varasemates mudelites nagu DeepSEEK-V3. RL -poliitika, mida tähistatakse kui $$ \ pi _ {\ theta} $$, kohandab tõenäosust, et valida ekspert $$ e_i $$ sümboolse $$ t $$ jaoks, mis põhineb sümboolsel manustamisel $$ U_T $$ [1].
2. Optimeerimise eesmärk: RL -poliitika on optimeeritud, kasutades grupi suhtelise poliitika optimeerimise (GRPO) raamistikku. GRPO eesmärk on maksimeerida kumulatiivset tasu, minimeerides samal ajal marsruutimise entroopiat ja ennetades konkreetsete ekspertide ülekoormamist. See tagab, et žetoone jaotatakse tõhusalt ekspertide vahel, optimeerides nii koormuse tasakaalustamise kui ka järelduste kiirust [1].
3. Dünaamilised eelarvamused Terminid: marsruutimisfunktsioon sisaldab dünaamilisi eelarvamusi, mis moduleerivad ekspertide valikut koolituse tagasiside põhjal. See kohanemisvõime võimaldab mudelil aja jooksul täpsustada oma sümbolieksperti kaardistamist, suurendades järelduste tõhusust ilma täpsust kahjustamata [1].
Mõju spekulatiivsele dekodeerimisele
Spekulatiivne dekodeerimine DeepSEEK-R1-s hõlmab paralleelselt mitmete märkide ennustamist ja nende kontrollimist enne väljundi vormistamist. RL-põhine ekspertide marsruutimine suurendab spekulatiivset dekodeerimist:
- Märgi ennustamise tõhususe parandamine: märkide määramise ja koormuse tasakaalustamise dünaamiliselt optimeerides tagab RL-põhine marsruutimine, et mudel saab tõhusamalt hakkama spekulatiivse dekodeerimise suurenenud arvutuslike nõudmistega. See võimaldab kiiremat genereerimist mitut žetooni, ilma et ohverdaks sidusust või täpsust [1] [2].
-Mudeli kohanemisvõime suurendamine: RL-põhise marsruudi adaptiivne olemus võimaldab DeepSEEK-R1 kohandada oma sümbolite ennustusstrateegiaid, lähtudes sisendjada keerukusest ja kontekstist. See kohanemisvõime on ülioluline kvaliteetsete väljundite säilitamiseks spekulatiivse dekodeerimise ajal, kus mudel peab samaaegselt ennustama ja kontrollima mitut märki [1] [4].
- Latentsuse vähendamine: marsruutimisprotsessi optimeerimisega saab DeepSEEK-R1 teksti kiiremini genereerida, säilitades samal ajal täpsuse. See latentsuse vähenemine on eriti kasulik spekulatiivse dekodeerimise jaoks, kus mitu märgi genereerimine korraga kiirendab üldist järelduste protsessi [2] [3].
Kokkuvõtlikult suurendab RL-põhist ekspertide marsruutimine DeepSEEK-R1-s spekulatiivset dekodeerimist, parandades sümboolse ennustamise efektiivsust, mudeli kohanemisvõimet ja vähendades latentsusaega, mis kõik on kriitilised, et säilitada kvaliteetseid väljundeid, kiirendades teksti teksti tekkimist.
Tsitaadid:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://centml.ai/resources/2x-inferen-peed-on-r1
[3] https://neuralmagic.com/blog/optimizing-vllm-for-diepseek-r1/
[4] https://www.thewirechina.com/wp-content/uploads/2025/01/deepseek-r1-document.pdf
]
]
[7] https://huggingface.co/papers?q=deepseek-r1
]
]