Deepseek-R1, Takviye Öğrenimi (RL) tabanlı uzman yönlendirme ve çoklu eğimli tahmin (MTP) dahil olmak üzere çeşitli temel yeniliklerle spekülatif kod çözmeyi geliştirir. RL tabanlı uzman yönlendirmesinin spekülatif kod çözmeye nasıl katkıda bulunduğu aşağıda açıklanmıştır:
RL tabanlı uzman yönlendirme
1. Dinamik Jeton Ataması: Deepseek-R1, bağlamsal gömümlere dayanarak uzmanlara jetonları dinamik olarak atamak için RL kullanır. Bu, Deepseek-V3 gibi önceki modellerde kullanılan statik yönlendirme yöntemlerinden ayrılır. $$ \ pi {\ theta} $$ olarak belirtilen RL politikası, jeton gömme işlemlerine dayanarak jeton $$ t $$ için uzman $$ e_i $$ 'ı seçme olasılığını ayarlar $$ u_t $$ [1].
2. Optimizasyon hedefi: RL ilkesi Grup Göreli İlke Optimizasyonu (GRPO) çerçevesi kullanılarak optimize edilmiştir. GRPO, yönlendirme entropisini en aza indirirken ve belirli uzmanların aşırı yüklenmesini önlerken kümülatif ödülü en üst düzeye çıkarmayı amaçlamaktadır. Bu, jetonların hem yük dengeleme hem de çıkarım hızını optimize ederek uzmanlar arasında verimli bir şekilde dağıtılmasını sağlar [1].
3. Dinamik Önyargı Terimleri: Yönlendirme işlevi, eğitim geri bildirimlerine dayalı uzman seçimini modüle eden dinamik önyargı terimlerini içerir. Bu uyarlanabilirlik, modelin zaman içinde token-ekspert eşlemesini iyileştirmesini sağlar ve doğruluktan ödün vermeden çıkarım verimliliğini artırır [1].
Spekülatif kod çözme üzerindeki etki
Deepseek-R1'de spekülatif kod çözme, çoklu jetonların paralel olarak tahmin edilmesini ve çıkışı sonuçlandırmadan önce bunların doğrulanmasını içerir. RL tabanlı uzman yönlendirme, spekülatif kod çözmeyi geliştirir:
- Jeton Tahmin Verimliliğini Geliştirme: RL tabanlı yönlendirme, jeton atamasını ve yük dengelemesini dinamik olarak optimize ederek, modelin spekülatif kod çözmenin artan hesaplama taleplerini daha verimli bir şekilde ele alabilmesini sağlar. Bu, tutarlılık veya doğruluktan ödün vermeden daha hızlı çoklu jetonların üretilmesine izin verir [1] [2].
-Model uyarlanabilirliğini artırma: RL tabanlı yönlendirmenin uyarlanabilir doğası, Deepseek-R1'in jeton tahmin stratejilerini giriş dizisinin karmaşıklığına ve bağlamına göre ayarlamasını sağlar. Bu uyarlanabilirlik, modelin aynı anda çoklu jetonları tahmin etmeli ve doğrulaması gereken spekülatif kod çözme sırasında yüksek kaliteli çıkışların korunması için çok önemlidir [1] [4].
- Gecikmeyi azaltma: Yönlendirme işlemini optimize ederek, Deepseek-R1 doğruluğu korurken metin daha hızlı üretebilir. Gecikmedeki bu azalma, spekülatif kod çözme için özellikle faydalıdır, burada bir kerede çoklu jeton üretilmesi genel çıkarım sürecini önemli ölçüde hızlandırır [2] [3].
Özetle, Deepseek-R1'deki RL tabanlı uzman yönlendirmesi, metin üretimini hızlandırırken yüksek kaliteli çıkışları korumak için kritik olan jeton tahmin verimliliğini, model uyarlanabilirliğini ve gecikmeyi azaltarak spekülatif kod çözmeyi arttırır.
Alıntılar:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://center
[3] https://neuralmagic.com/blog/optimizing-vllm-for-depseek-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-disted-models-with-hging-face-tgi-on-on-amazon-sagemaker-ai/
[7] https://huggingface.co/papers?q=deepseek-r1
[8] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-usinga--large-model-inence-container/