Menggabungkan decoding spekulatif dengan perhitungan presisi rendah di Deepseek-R1 menghadirkan beberapa tantangan yang perlu ditangani untuk memastikan kinerja yang optimal. Berikut gambaran terperinci tentang tantangan ini:
Tantangan dalam decoding spekulatif
1. Persyaratan Presisi: Decoding spekulatif melibatkan memprediksi token berdasarkan informasi parsial, yang membutuhkan perhitungan yang tepat untuk mempertahankan koherensi dan akurasi. Namun, menggunakan aritmatika presisi rendah dapat membahayakan ketepatan ini, berpotensi mengarah pada prediksi yang salah atau penurunan koherensi dalam teks yang dihasilkan.
2. Ambang batas kepercayaan: Dekode spekulatif sering kali bergantung pada ambang kepercayaan untuk menerima atau menolak prediksi. Perhitungan presisi rendah dapat mempengaruhi ambang batas ini, membuatnya lebih sulit untuk menentukan kapan prediksi cukup andal untuk diterima, yang dapat meningkatkan tingkat penolakan atau mengurangi efisiensi keseluruhan.
3. Pemeriksaan Perjanjian Probabilistik: Deepseek-R1 menggunakan pemeriksaan perjanjian probabilistik untuk meningkatkan decoding spekulatif dengan menerima prediksi berdasarkan ambang kepercayaan daripada kecocokan yang tepat. Perhitungan presisi rendah dapat mengubah probabilitas ini, berpotensi berdampak pada efektivitas mekanisme ini.
Tantangan dalam perhitungan presisi rendah
1. Stabilitas numerik: Aritmatika presisi rendah dapat menyebabkan ketidakstabilan numerik, terutama dalam perhitungan kompleks seperti yang terlibat dalam kerangka kerja multi-layer Deepseek-R1 (MLA) dan campuran para ahli (MOE). Ketidakstabilan ini dapat menghasilkan hasil yang tidak akurat atau berbeda, terutama selama pemilihan dinamis sub-jaringan ahli di MOE.
2. Optimalisasi dan Pelatihan: Model pelatihan dengan aritmatika presisi rendah dapat menantang karena potensi peningkatan kebisingan dalam gradien, yang mungkin memperlambat konvergensi atau menyebabkan solusi suboptimal. Ketergantungan Deepseek-R1 pada Penguatan Penguatan (RL) untuk pelatihan dapat memperburuk masalah ini, karena RL sudah melibatkan tantangan optimasi yang kompleks.
3. Aritmatika presisi campuran: Sementara Deepseek-R1 menggunakan aritmatika presisi campuran untuk menyeimbangkan presisi dan efisiensi, menggabungkan ini dengan decoding spekulatif membutuhkan manajemen yang cermat dari tingkat presisi di berbagai komponen model. Mengelola presisi yang salah dapat meniadakan manfaat decoding spekulatif atau perhitungan presisi rendah.
mengatasi tantangan ini
Untuk secara efektif menggabungkan decoding spekulatif dengan perhitungan presisi rendah di Deepseek-R1, beberapa strategi dapat digunakan:
- Manajemen Presisi: Menerapkan penyesuaian presisi dinamis berdasarkan persyaratan spesifik dari berbagai komponen model dapat membantu mempertahankan akurasi jika diperlukan sambil tetap memanfaatkan presisi rendah untuk keuntungan efisiensi.
- Metode pelatihan yang kuat: Mengembangkan metode pelatihan yang kuat untuk kebisingan yang diperkenalkan oleh aritmatika presisi rendah dapat membantu memastikan konvergensi yang stabil dan kinerja optimal.
- Ambang Adaptif: Menerapkan ambang kepercayaan adaptif yang menyesuaikan berdasarkan tingkat presisi yang digunakan dapat membantu mempertahankan efektivitas decoding spekulatif dalam kondisi presisi rendah.
Dengan mengatasi tantangan-tantangan ini melalui desain dan optimasi yang cermat, dimungkinkan untuk mengintegrasikan decoding spekulatif secara efektif dengan komputasi presisi rendah di Deepseek-R1, meningkatkan efisiensi dan kinerja.
Kutipan:
[1] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[2] https://www.popai.pro/resources/understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-options/
[3] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzzygggggggggggggggggggggggggggggggggggzzygggggggggggggggzzyggzyggzyggzyggzyggzyggzyggzyggzyggzyggzkfMbxBxBxBXBXBXBXBXSYTHFMNZZGZZGZZMBZZGZZMBZZGZZGZZGZZZZGZZZZGZZZZZZZZZZZGZZJZZZZ
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/with/
[5] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[6] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[7] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[8] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture