投機的デコードは、並列処理機能を活用することにより、DeepSeek-R1などのモデルのトークン予測の速度を高めるために使用される手法です。これがどのように機能し、パフォーマンスを改善する方法は次のとおりです。
##投機的デコードの概要
投機的なデコードには、より小さく、より高速なモデル(「投機家」と呼ばれることが多い)を使用して、複数のトークンを並行して予測することが含まれます。これらの予測は、メインのより強力なモデルによって検証されます。このアプローチにより、メインモデルは、1つずつ1つずつ生成するのではなく、複数のトークンを同時に評価し、全体的な処理時間を大幅に削減できます[1] [7]。
##投機デコードのプロセス
1.並列トークン予測：小さいモデルは、事前にいくつかのトークンを予測します。これは並行して行われ、GPU加速度を活用してプロセスを高速化します[4] [7]。
2。メインモデルによる検証：メインモデルは、これらの予測されるトークンを検証します。予測が正しい場合、それらは受け入れられ、すぐに使用されます。それらが正しくない場合、誤ったトークンのみが再計算されます[1] [7]。
3。効率の向上：複数のトークンを一度に検証することにより、投機的デコードは、シーケンシャルトークン生成に関連するレイテンシを削減します。これにより、出力の品質を損なうことなく、推論時間が速くなります[1] [7]。
deepseek-r1との統合
Deepseek-R1は、マルチトークン予測(MTP)を備えた高度なアーキテクチャを備えたもので、特に投機的なデコードに適しています。 MTPにより、DeepSeek-R1は複数のトークンを同時に予測でき、これは投機的デコードアプローチと完全に一致します[2] [4]。
-MTPモジュール：DeepSeek-R1はMTPモジュールを使用して推論速度を強化します。これらのモジュールは、投機的なデコードのために再利用でき、そこでそれらは事前にトークンを予測する小さなモデルとして機能します[4]。
- 適応予測の粒度：DeepSeek-R1は、入力シーケンスの複雑さに基づいて予測されるトークンの数を動的に調整します。これにより、トークンの数を最適化して予測および検証することにより、投機的デコードの効率的な使用が保証されます[2]。
deepseek-r1での投機的デコードの利点
- 速度改善：投機的デコードは、トークンの並行検証を許可することにより、推論プロセスを大幅に加速します。これは、シーケンシャル生成よりもはるかに高速です[1] [7]。
- 品質のメンテナンス：速度の改善にもかかわらず、投機的デコードにより、最終的な出力品質が変わらないことが保証されます。誤った予測はメインモデルによって修正され、精度が確保されます[1] [7]。
全体として、投機的デコードは、並列処理を活用して出力品質を維持することにより、DeepSeek-R1のトークン予測の速度を向上させ、実際のアプリケーションにより効率的になります。
引用：
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distilation-turbo-speculation
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://arxiv.org/html/2503.01840v1
[4] https://centml.ai/resources/2x-inference-speed-on-r1
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/
[6] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1-in-depth-lise-rise-next-generation-reasoning-yash-sharma-1ynsc
[7] https://www.linkedin.com/posts/groq_deepseek-r1-distill-llama-70b-speculative-activity-72930830718163339456-44nm
[8] https://kvcache-ai.github.io/ktransformers/en/deepseekr1_v3_tutorial.html
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/
