DeepSeek-R1通过几项关键创新(包括加强学习(RL)的专家路由和多言论预测(MTP))增强了投机解码。这是基于RL的专家路由如何促进投机解码的方式：
###基于RL的专家路由
1。动态令牌分配：DeepSeek-R1使用RL根据上下文嵌入将令牌动态分配给专家。这与诸如DeepSeek-V3(例如DeepSeek-V3)中使用的静态路由方法不同。 RL策略，表示为$$ \ pi _ {\ theta} $$，调整了基于令牌嵌入$$ u_t $$的token $$ t $$选择专家$$ e_i $$的概率。
2。优化目标：使用组相对策略优化(GRPO)框架优化RL策略。 GRPO旨在最大程度地提高累积奖励，同时最大程度地减少路由熵并防止特定专家的超载。这样可以确保令牌可以在专家之间有效分布，从而优化负载平衡和推理速度[1]。
3。动态偏见术语：路由函数包含动态偏差术语，这些术语根据训练反馈调节专家选择。这种适应性使模型可以随着时间的推移来完善其令牌外科映射，从而提高推理效率而不会损害精度[1]。
###对投机解码的影响
DeepSeek-R1中的投机解码涉及并行预测多个令牌并在完成输出之前对其进行验证。基于RL的专家路由通过以下方式增强了投机解码。
- 提高令牌预测效率：通过动态优化令牌分配和负载平衡，基于RL的路由可确保模型可以更有效地处理投机解码的增加计算需求。这允许在不牺牲连贯性或准确性的情况下更快地生成多个令牌[1] [2]。
- 增强模型适应性：基于RL的路由的适应性使DeepSeek-R1能够根据输入序列的复杂性和上下文调整其令牌预测策略。这种适应性对于在投机解码过程中保持高质量输出至关重要，该模型必须同时预测和验证多个代币[1] [4]。
- 减少延迟：通过优化路由过程，DeepSeek-R1可以更快地生成文本，同时保持准确性。延迟的减少对投机解码特别有益，在投机性解码中，立即产生多个令牌可以显着加快整体推理过程[2] [3]。
总而言之，DeepSeek-R1中的基于RL的专家路由通过提高令牌预测效率，模型适应性和降低潜伏期，从而增强了投机解码，所有这些都对于维持高质量的输出至关重要，同时加速文本生成。
引用：
[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/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_model_speculative_decoding_performance_with/
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-hosting-deepseek-r1-dist------------------
[7] https://huggingface.co/papers?q=deepseek-r1
[8] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-peculation
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distille-models-models-on-amazon-sagemaker-sagemaker-usis-using-a-rarge-a-large-model-inference-container/