Поєднання спекулятивного декодування з обчисленнями з низьким рівнем точності в DeepSeek-R1 представляє кілька проблем, які необхідно вирішити, щоб забезпечити оптимальну продуктивність. Ось детальний огляд цих викликів:
виклики у спекулятивному декодуванні
1. Точні вимоги: спекулятивне декодування передбачає прогнозування жетонів на основі часткової інформації, що вимагає точних обчислень для підтримки узгодженості та точності. Однак використання арифметики з низькою тоточністю може поставити під загрозу цю точність, що потенційно призводить до неправильних прогнозів або зменшення узгодженості у створеному тексті.
2. Поріги впевненості: спекулятивне декодування часто покладається на пороги довіри, щоб прийняти або відхиляти прогнози. Обчислення з низьким рівнем точності може вплинути на ці пороги, що ускладнює визначення, коли прогнози є достатньо надійними, щоб їх прийняли, що може підвищити показники відхилення або знизити загальну ефективність.
3. Перевірка ймовірнісної угоди: DeepSeek-R1 використовує імовірнісну перевірку договору для посилення спекулятивного декодування, приймаючи прогнози на основі порогів довіри, а не на точних матчах. Обчислення з низькою точністю може змінити ці ймовірності, що потенційно впливає на ефективність цього механізму.
Виклики в обчисленнях з низькою точністю
1. Числова стабільність: Арифметика з низькою тотосною може призвести до чисельної нестабільності, особливо у складних обчисленнях, таких як, що беруть участь у багатошарової уваги DeepSeek-R1 (MLA) та суміші експертів (МО). Ця нестабільність може призвести до неточних або розбіжних результатів, особливо під час динамічного вибору експертних підрозділів у МО.
2. Оптимізація та навчання: Моделі тренувань з низькоточною арифметикою можуть бути складними через потенціал для збільшення шуму в градієнтах, що може сповільнити конвергенцію або призвести до неоптимальних розчинів. Залежність DeepSeek-R1 на підкріплення навчання (RL) для навчання може посилити ці проблеми, оскільки RL вже передбачає складні проблеми оптимізації.
3. Арифметична змішана точність: Хоча DeepSeek-R1 використовує арифметику змішаної тотоності для балансу точності та ефективності, поєднання цього зі спекулятивним декодуванням вимагає ретельного управління рівнем точності в різних компонентах моделі. Неправильне управління точністю може заперечувати переваги спекулятивного декодування або обчислення з низькою точністю.
вирішення цих викликів
Для ефективного поєднання спекулятивного декодування з обчисленнями з низьким рівнем точності в DeepSeek-R1 можна використовувати кілька стратегій:
- Управління точністю: Впровадження динамічного коригування точності на основі конкретних вимог різних компонентів моделі може допомогти підтримувати точність, де це необхідно, при цьому все ще використовуючи низьку точність для підвищення ефективності.
- Надійні методи навчання: Розробка методів навчання, які є надійними для шуму, що вводяться за допомогою арифметики з низькою точністю, може допомогти забезпечити стабільну конвергенцію та оптимальну продуктивність.
- Адаптивне поріг: Впровадження адаптивних порогових значень довіри, які коригуються на основі використовуваного рівня точності, можуть допомогти підтримувати ефективність спекулятивного декодування в умовах низької точної тоці.
Вирішуючи ці виклики за допомогою ретельного проектування та оптимізації, можна ефективно інтегрувати спекулятивне декодування з обчисленням низькоточній тотості в DeepSeek-R1, підвищуючи як ефективність, так і продуктивність.
Цитати:
[1] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[2.
[3] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzyjzyglline
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_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