투기 디코딩은 병렬 처리 기능을 활용하여 DeepSeek-R1과 같은 모델에서 토큰 예측 속도를 향상시키는 데 사용되는 기술입니다. 작동 방식과 성능 향상 방법은 다음과 같습니다.
투기 디코딩의 개요
투기 디코딩에는 더 작고 빠른 모델 (종종 "투기체"라고 함)을 사용하여 여러 토큰을 병렬로 예측하는 것이 포함됩니다. 그런 다음 이러한 예측은 메인의 더 강력한 모델로 확인됩니다. 이 접근법은 기본 모델이 한 번에 하나씩 생성하는 대신 동시에 여러 토큰을 동시에 평가하여 전체 처리 시간을 크게 줄일 수 있습니다 [1] [7].
투기 디코딩 과정
1. 병렬 토큰 예측 : 작은 모델은 여러 토큰을 미리 예측합니다. 이것은 과정의 속도를 높이기 위해 GPU 가속도를 이용하여 동시에 수행됩니다 [4] [7].
2. 기본 모델에 의한 확인 : 기본 모델은 이러한 예측 된 토큰을 확인합니다. 예측이 정확하면 즉시 받아 들여지고 사용됩니다. 그들이 틀린 경우, 잘못된 토큰 만 재 계산됩니다 [1] [7].
3. 효율성 이득 : 여러 토큰을 한 번에 확인함으로써 투기 디코딩은 순차적 인 토큰 생성과 관련된 대기 시간을 줄입니다. 이로 인해 출력의 품질을 손상시키지 않으면 서 더 빠른 추론 시간이 발생합니다 [1] [7].
DeepSeek-R1과 통합
MTP (Multi-Token Prediction)를 특징으로하는 고급 아키텍처를 갖춘 DeepSeek-R1은 특히 투기 디코딩에 적합합니다. MTP를 통해 DeepSeek-R1은 다중 토큰을 동시에 예측할 수 있으며, 이는 투기 디코딩 접근법과 완벽하게 정렬됩니다 [2] [4].
-MTP 모듈 : DeepSeek-R1은 MTP 모듈을 사용하여 추론 속도를 향상시킵니다. 이 모듈은 투기 디코딩을 위해 용도를 변경할 수 있으며, 여기서 토큰을 미리 예측하는 작은 모델 역할을합니다 [4].
- 적응 예측 입상 : DeepSeek-R1은 입력 시퀀스의 복잡성에 따라 예측 된 토큰 수를 동적으로 조정합니다. 이를 통해 예측하고 검증하기 위해 토큰의 수를 최적화하여 투기 디코딩을 효율적으로 사용합니다 [2].
DeepSeek-R1에서 투기 디코딩의 이점
- 속도 개선 : 투기 디코딩은 토큰의 병렬 검증을 허용함으로써 추론 프로세스를 크게 가속화합니다. 이는 순차적 생성보다 훨씬 빠릅니다 [1] [7].
- 품질 유지 보수 : 속도 향상에도 불구하고 투기 디코딩은 최종 출력 품질이 변경되지 않도록합니다. 잘못된 예측은 기본 모델에 의해 수정되어 정확성을 보장합니다 [1] [7].
전반적으로, 투기 디코딩은 병렬 처리를 활용하고 출력 품질을 유지함으로써 DeepSeek-R1의 토큰 예측 속도를 향상시켜 실제 응용 프로그램에보다 효율적입니다.
인용 :
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speculation
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://arxiv.org/html/2503.01840v1
[4] https://centml.ai/resources/2x-inference-peed-on-r1
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_how_good_it_is_coped/
[6] https://www.linkedin.com/pulse/deepseek-r1-in-depth-look-rise-next-generation-reasoning-yash-sharma-1ynsc
[7] https://www.linkedin.com/posts/groq_deepseek-r1-distill-llama-70b-peculative-activity-7293083071816339456-44nm
[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/