Derinant spekuliatyvų dekodavimą su mažo tikslumo skaičiavimu „Deepseek-R1“, keliami keli iššūkiai, kuriuos reikia išspręsti siekiant užtikrinti optimalų našumą. Čia pateikiama išsami šių iššūkių apžvalga:
iššūkiai spekuliaciniame dekodavime
1. Tikslumo reikalavimai: Spekuliacinis dekodavimas apima žetonų numatymą, pagrįstą daline informacija, kuriai reikia tiksliai skaičiuoti, norint išlaikyti darną ir tikslumą. Tačiau naudojant mažo tikslumo aritmetiką gali pakenkti šis tikslumas, kuris gali sukelti neteisingų prognozių ar sumažėjusio sugeneruoto teksto darnos.
2. Pasitikėjimo slenksčiai: Spekuliacinis dekodavimas dažnai priklauso nuo pasitikėjimo slenksčių, kad galėtų priimti ar atmesti prognozes. Mažo tikslumo skaičiavimas gali paveikti šias ribas, todėl sunkiau nustatyti, kada prognozės yra pakankamai patikimos, kad būtų priimtos, o tai gali padidinti atmetimo greitį arba sumažinti bendrą efektyvumą.
3. Tikimybinis susitarimo tikrinimas: „Deepseek-R1“ naudoja tikimybinį susitarimą, tikrindamas, kad pagerintų spekuliacinį dekodavimą, priimdamas prognozes, pagrįstas pasitikėjimo slenksčiais, o ne tiksliomis atitikmenimis. Mažo tikslumo skaičiavimas gali pakeisti šias tikimybes, o tai gali paveikti šio mechanizmo efektyvumą.
iššūkiai mažo tikslumo skaičiavimui
1. Skaitmeninis stabilumas: Mažo tikslumo aritmetika gali sukelti skaitinį nestabilumą, ypač sudėtinguose skaičiavimuose, tokiuose kaip tie, kurie dalyvauja „Deepseek-R1“ kelių sluoksnių dėmesio (MLA) ir ekspertų (MOE) struktūrų mišinyje. Šis nestabilumas gali sukelti netikslius ar skirtingus rezultatus, ypač atliekant dinaminį ekspertų pobūdžių gamyklų pasirinkimą MOE.
2. Optimizavimas ir treniruotės: Treniruočių modeliai, turintys mažo tikslumo aritmetiką, gali būti sudėtinga dėl padidėjusio gradientų triukšmo galimybių, o tai gali sulėtinti konvergenciją ar sukelti neoptimalius sprendimus. „Deepseek-R1“ pasitikėjimas stiprinimo mokymu (RL) mokymui galėtų pagilinti šias problemas, nes RL jau apima sudėtingus optimizavimo iššūkius.
3. Mišrios tikslumo aritmetika: Nors „Deepseek-R1“ naudojama mišraus tikslumo aritmetika, kad būtų galima subalansuoti tikslumą ir efektyvumą, derinant tai su spekuliatyviu dekodavimu, reikia atidžiai valdyti tikslumo lygius skirtinguose modelio komponentuose. Neteisingai valdant tikslumą, būtų galima paneigti spekuliacinio dekodavimo ar mažo tikslumo skaičiavimo naudą.
Šių iššūkių sprendimas
Siekiant veiksmingai derinti spekuliatyvų dekodavimą su mažo tikslumo skaičiavimu „Deepseek-R1“, galima naudoti keletą strategijų:
- Tikslus valdymas: Dinaminio tikslumo pritaikymo įgyvendinimas, pagrįstas specifiniais skirtingų modelio komponentų reikalavimais, gali padėti išlaikyti tikslumą, jei reikia, tuo pačiu vis tiek panaudojant mažą tikslumą efektyvumo padidėjimui.
- Tvirti treniruočių metodai: Mažo tikslumo aritmetikos sukeltas mokymo metodų kūrimas, kuris yra tvirtas triukšmo, kurį sukelia stabilus konvergencija ir optimalus našumas.
- Adaptyvusis slenkstis: adaptyvių pasitikėjimo slenksčių įgyvendinimas, kuris koreguoja remiantis naudojamu tikslumo lygiu, gali padėti išlaikyti spekuliacinio dekodavimo efektyvumą žemo tikslumo sąlygomis.
Kalbant apie šiuos iššūkius kruopščiai projektuojant ir optimizuojant, galima efektyviai integruoti spekuliacinį dekodavimą su mažo tikslumo skaičiavimu „Deepseek-R1“, padidinant efektyvumą ir našumą.
Citatos:
[1] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[2] https://www.popai.pro/resources/underpeunds-deepseek-r1-model-technical-details-architcture-m
[3] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg.pdf?inline=true
]
[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-architcture