Spekulatiivinen dekoodaus on tekniikka, jota käytetään nopeuttamaan suurten kielimallien, kuten DeepSeek-R1: n, päätelmänopeutta hyödyntämällä pienempää luonnosmallia ehdokastunnusten tuottamiseksi rinnakkain. Tämä lähestymistapa voi merkittävästi vähentää viiveen sallimalla mallin tuottaa useita tokeneja samanaikaisesti, jotka sitten varmistetaan suurempi malli tarkkuuden varmistamiseksi. Vaikka spekulatiivinen dekoodaus parantaa yleensä suorituskykyä, se voi tuoda viiveiden vaihtelun varmennusprosessin vuoksi.
Kuinka spekulatiivinen dekoodaus toimii
1. Rinnakkaistunnuksen sukupolvi: Pienempi luonnosmalli tuottaa useita ehdokasmerkkejä rinnakkain. Tämä on nopeampaa kuin peräkkäinen sukupolvi suuremmalla mallilla, koska siinä käytetään GPU -kiihtyvyyttä tehokkaammin [1] [3].
2. Varmennusprosessi: Suurempi malli varmistaa nämä ehdokasmerkit. Jos ne vastaavat odotettua tulosta, ne hyväksytään; Muutoin vain väärät rahakkeet lasketaan uudelleen [3] [9].
Vaikutus viiveeseen
- Alennettu keskimääräinen viive: Spekulatiivinen dekoodaus voi vähentää keskimääräistä latenssia tuottamalla rahakkeita nopeammin. Tämä johtuu siitä, että luonnosmalli vaatii vähemmän resursseja ja voi toimia nopeammin kuin suurempi malli [3] [5].
- Muuttuva latenssi: Vaikka spekulatiivinen dekoodaus parantaa yleistä suorituskykyä, se voi johtaa epäjohdonmukaiseen latenssiin. Kun mallin ennusteet ovat virheellisiä, suuremman mallin on laskettava uudelleen, mikä voi aiheuttaa piikkejä latenssissa [3] [9].
Deepseek-R1-yksityiskohdat
Deepseek-R1 sisältää parannuksia, kuten moni-sanottuna ennuste (MTP) ja optimoidun spekulatiivisen dekoodauksen, joka parantaa edelleen päätelmänopeutta. MTP sallii Deepseek-R1: n ennustamaan useita tokeneja rinnakkain vähentäen dekoodausviivettä vaarantamatta koheesiota [4]. Deepseek-R1: n optimoitu spekulatiivinen dekoodaus käyttää todennäköisyyden sopimuksen tarkistusta, hyväksymällä ennusteet luottamuskynnysarvoihin tarkan ottelun sijasta, mikä vähentää hylkäämisasteita ja nopeuttaa päätelmiä [4].
Kaiken kaikkiaan spekulatiivinen dekoodaus voi merkittävästi parantaa DeepSeek-R1: n suorituskykyä vähentämällä keskimääräistä latenssia ja parantamalla läpimenoaikaa, mutta se voi aiheuttaa variaation variaation varmennusprosessin vuoksi.
Viittaukset:
[1] https://centml.ai/resources/2x-inference-peed-on-r1
.
[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
.
[9.
[10.