Spekülatif kod çözme, paralel olarak aday jetonlar üretmek için daha küçük bir taslak modelden yararlanarak Deepseek-R1 gibi büyük dil modellerinin çıkarım hızını hızlandırmak için kullanılan bir tekniktir. Bu yaklaşım, modelin aynı anda birden fazla jeton üretmesine izin vererek gecikmeyi önemli ölçüde azaltabilir, bunlar daha sonra doğruluğu sağlamak için daha büyük model tarafından doğrulanır. Bununla birlikte, spekülatif kod çözme genellikle verimi iyileştirirken, doğrulama işlemi nedeniyle gecikme değişkenliği getirebilir.
Spekülatif kod çözme nasıl çalışır
1. Paralel belirteç üretimi: Daha küçük bir taslak model, paralel olarak birden fazla aday jetonu üretir. Bu, daha büyük model tarafından sıralı üretimden daha hızlıdır, çünkü GPU hızlanmasını daha verimli bir şekilde kullanır [1] [3].
2. Doğrulama süreci: Daha büyük model bu aday belirteçlerini doğrular. Beklenen çıktıyla eşleşirlerse kabul edilirler; Aksi takdirde, sadece yanlış jetonlar yeniden hesaplanır [3] [9].
gecikme üzerindeki etki
- Azaltılmış ortalama gecikme: Spekülatif kod çözme, jetonları daha hızlı üreterek ortalama gecikmeyi azaltabilir. Bunun nedeni, taslak modelin daha az kaynak gerektirmesi ve daha büyük modelden daha hızlı çalışabilmesidir [3] [5].
- Değişken gecikme: Spekülatif kod çözme genel verimi iyileştirirken, tutarsız gecikmeye yol açabilir. Taslak modelin tahminleri yanlış olduğunda, daha büyük model yeniden hesaplanmalıdır, bu da gecikmede ani artışlara neden olabilir [3] [9].
Deepseek-R1 özellikleri
Deepseek-R1, çıkarım hızını daha da iyileştiren çoklu eğimli tahmin (MTP) ve optimize edilmiş spekülatif kod çözme gibi geliştirmeler içerir. MTP, Deepseek-R1'in paralel olarak çoklu jetonları tahmin etmesine izin verir ve tutarlılıktan ödün vermeden kod çözme gecikmesini azaltır [4]. Deepseek-R1'de optimize edilmiş spekülatif kod çözme, olasılıksal anlaşma kontrolü kullanır, kesin eşiklere göre güven eşiklerine dayalı tahminleri kabul eder, bu da ret oranlarını azaltır ve çıkarım çıkarır [4].
Genel olarak, spekülatif kod çözme, ortalama gecikmeyi azaltarak ve verimi iyileştirerek Deepseek-R1'in performansını önemli ölçüde artırabilir, ancak doğrulama süreci nedeniyle gecikme değişkenliği getirebilir.
Alıntılar:
[1] https://center
[2] https://iaee.substack.com/p/deepseek-r1-ionitive- ve-xhaustily
[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-speculative-decode-wardivity-7293321395000819712-8yvc
[9] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog
[10] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-disted-models-on-amazon-sagemaker-using--large-model-inence-container/