Speculatieve decodering is een techniek die wordt gebruikt om de inferentiesnelheid van grote taalmodellen zoals Deepseek-R1 te versnellen door een kleiner conceptmodel te gebruiken om kandidaat-tokens parallel te genereren. Deze benadering kan de latentie aanzienlijk verminderen door het model in staat te stellen meerdere tokens tegelijkertijd te produceren, die vervolgens door het grotere model worden geverifieerd om de nauwkeurigheid te waarborgen. Hoewel speculatieve decodering in het algemeen de doorvoer verbetert, kan het echter variabiliteit in latentie veroorzaken vanwege het verificatieproces.
Hoe speculatief decoderen werkt
1. Parallelle tokengeneratie: een kleiner ontwerpmodel genereert meerdere kandidaat -tokens parallel. Dit is sneller dan opeenvolgende generatie door het grotere model omdat het GPU -versnelling efficiënter gebruikt [1] [3].
2. Verificatieproces: het grotere model verifieert deze kandidaat -tokens. Als ze overeenkomen met de verwachte output, worden ze geaccepteerd; Anders worden alleen de onjuiste tokens opnieuw berekend [3] [9].
impact op latentie
- Verminderde gemiddelde latentie: speculatieve decodering kan de gemiddelde latentie verminderen door tokens sneller te genereren. Dit komt omdat het conceptmodel minder middelen vereist en sneller kan werken dan het grotere model [3] [5].
- Variabele latentie: hoewel speculatieve decodering de algehele doorvoer verbetert, kan dit leiden tot inconsistente latentie. Wanneer de voorspellingen van het conceptmodel onjuist zijn, moet het grotere model opnieuw berekenen, wat pieken in latentie kan veroorzaken [3] [9].
Deepseek-R1-bijzonderheden
Deepseek-R1 bevat verbeteringen zoals multi-token voorspelling (MTP) en geoptimaliseerde speculatieve decodering, die de inferentiesnelheid verder verbeteren. MTP stelt Deepseek-R1 toe om meerdere tokens parallel te voorspellen, waardoor de decoderingslatentie wordt verminderd zonder coherentie in gevaar te brengen [4]. De geoptimaliseerde speculatieve decodering in Deepseek-R1 maakt gebruik van probabilistische overeenkomstcontrole, het accepteren van voorspellingen op basis van betrouwbaarheidsdrempels in plaats van exacte overeenkomsten, die de afstotingspercentages vermindert en de inferentie versnelt [4].
Over het algemeen kan speculatieve decodering de prestaties van deepseek-R1 aanzienlijk verbeteren door de gemiddelde latentie te verminderen en de doorvoer te verbeteren, maar het kan variabiliteit in latentie veroorzaken als gevolg van het verificatieproces.
Citaten:
[1] https://centml.ai/resources/2x-tring-speed-on-r1
[2] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-intuity-and-exhustive
[3] https://www.theregister.com/2024/12/15/speculative_decoding/
[4] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[5] https://arxiv.org/html/2503.07807v1
[6] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/
[7] https://arxiv.org/html/2502.02789
[8] https://www.linkedin.com/posts/lamersrick_i-worked-on-this-speculatief-decode-version-activity-7293321395000819712-8yvc
[9] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speculatie
[10] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distillilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-interne-container/