A DeepSeek-R1 számos kulcsfontosságú innováció révén javítja a spekulatív dekódolást, ideértve a megerősítési tanulást (RL) alapú szakértői útválasztást és a többszörös előrejelzést (MTP). Így járul hozzá az RL-alapú szakértői útválasztás a spekulatív dekódoláshoz:
RL-alapú szakértői útválasztás
1. dinamikus token-hozzárendelés: A DeepSeek-R1 az RL-t használja a tokenek dinamikusan hozzárendelésére a szakértőknek a kontextuális beágyazások alapján. Ez egy eltérés a korábbi modellekben alkalmazott statikus útválasztási módszerektől, mint például a DeepSeek-V3. Az RL -politika, amelyet $$ \ pi _ {\ theta} $$ jelölnek, beállítja annak valószínűségét, hogy a $$ e_i $ $ szakértő kiválasztásának valószínűségét a $$ t $$ token beágyazások alapján $$ U_T $$ [1].
2. Optimalizálási cél: Az RL -házirendet a csoport relatív politika optimalizálásának (GRPO) keretrendszerével optimalizálják. A GRPO célja a kumulatív jutalom maximalizálása, miközben minimalizálja az útválasztási entrópiát és megakadályozza az egyes szakértők túlterhelését. Ez biztosítja, hogy a tokenek hatékonyan oszlanak meg a szakértők között, optimalizálva mind a terheléselosztási, mind a következtetési sebességet [1].
3. Dinamikus torzítás -kifejezések: Az útválasztási funkció dinamikus torzítási kifejezéseket tartalmaz, amelyek a szakértői kiválasztást modulálják a képzési visszajelzések alapján. Ez az alkalmazkodóképesség lehetővé teszi a modell számára, hogy finomítsa a token-szakértő térképezését az idő múlásával, javítva a következtetés hatékonyságát anélkül, hogy veszélyeztetné a pontosságot [1].
Hatás a spekulatív dekódolásra
A spekulatív dekódolás a DeepSeek-R1-ben magában foglalja a több token párhuzamos előrejelzését és a kimenet véglegesítése előtt történő ellenőrzését. Az RL-alapú szakértői útválasztás javítja a spekulatív dekódolást:
- A token előrejelzési hatékonyságának javítása: A token hozzárendelés és a terheléselosztás dinamikus optimalizálásával az RL-alapú útválasztás biztosítja, hogy a modell képes kezelni a spekulatív dekódolás megnövekedett számítási igényeit. Ez lehetővé teszi a több token gyorsabb előállítását anélkül, hogy feláldoznák a koherenciát vagy a pontosságot [1] [2].
-A modell alkalmazkodóképességének javítása: Az RL-alapú útválasztás adaptív jellege lehetővé teszi a DeepSeek-R1 számára, hogy a token előrejelzési stratégiáit a bemeneti sorrend bonyolultsága és kontextusa alapján módosítsa. Ez az alkalmazkodóképesség elengedhetetlen a magas színvonalú kimenetek fenntartásához a spekulatív dekódolás során, ahol a modellnek több tokent egyidejűleg meg kell jósolnia és ellenőriznie kell [1] [4].
- A késés csökkentése: Az útválasztási folyamat optimalizálásával a DeepSeek-R1 gyorsabban generálhat szöveget, miközben megőrzi a pontosságot. Ez a késés csökkentése különösen előnyös a spekulatív dekódoláshoz, ahol több token generálása egyszerre jelentősen felgyorsítja az általános következtetési folyamatot [2] [3].
Összefoglalva: az RL-alapú szakértői útválasztás a DeepSeek-R1-ben javítja a spekulatív dekódolást azáltal, hogy javítja a token előrejelzési hatékonyságát, a modell alkalmazkodóképességét és csökkenti a késést, amelyek mindegyike kritikus fontosságú a magas színvonalú outputok fenntartása érdekében, miközben felgyorsítja a szöveggenerálást.
Idézetek:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://centml.ai/resources/2x-inference-peed-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/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distled-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 spekuláció
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a--Large-model-inference-container/