投機的デコードは、推論速度を改善するためにDeepSeek-R1で使用される重要な加速手法です。高速の「投機家」を使用して複数のトークンを並行して予測し、メインモデルでそれらを検証することで機能します。このアプローチにより、従来の自己回帰デコード法と比較して、一度に1つずつトークンを生成するトークンを生成することができます[1] [3]。投機的デコードがDeepSeek-R1の他の加速技術と比較される方法は次のとおりです。
deepseek-r1での投機的デコード
DeepSeek-R1は、正確な一致ではなく信頼のしきい値に基づいて予測を受け入れる確率的合意チェックを導入することにより、投機的デコードを強化します。これにより、拒絶率が低下し、推論が加速されます[4]。モデルはまた、マルチトークン予測(MTP)を使用して複数のトークンを同時に予測し、コヒーレンスを損なうことなくさらに速度を改善します[4]。
##他の手法との比較
1.並列処理：投機的デコードは、並列化トークンの予測と検証に焦点を当てていますが、他の並列処理手法には、複数のGPUまたはCPUにモデルの異なる部分を分散することが含まれます。ただし、投機的デコードは、言語モデルの連続的な性質を最適化するために特別に設計されています。
2。モデルの剪定と量子化：これらの手法は、不要な重みを排除するか、より低い精度のデータ型を使用することにより、モデルのサイズと計算要件を削減します。メモリの使用量と計算コストを削減するのに効果的ですが、リアルタイムのテキスト生成のための投機的デコードと同じレベルのスピードアップを提供しない場合があります。
3。知識の蒸留：これには、より大きなモデルの動作を模倣するための小さなモデルをトレーニングすることが含まれます。 QWENモデルのように、DeepSeek-R1の蒸留バージョンは、より効率的になりながら強力な推論機能を保持しています。投機的デコードは、高品質の出力を維持しながら効率を活用するため、これらの蒸留モデルに適用すると特に効果的です[1] [9]。
4。適応型ドラフト長(PEARL)：これは、ドラフトの長さを動的に適応させる高度な投機的デコード手法で、ドラフトフェーズと検証フェーズ間の相互待機を減らすことです。 DeepSeek-R1では特別に実装されていませんが、Pearlは、推測的なデコードをより良いパフォーマンスのためにさらに最適化する方法を示しています[3]。
deepseek-r1での投機的デコードの利点
- 速度：投機的解読により、複数のトークンを一度に生成することで推論速度が大幅に向上し、実際のアプリケーションでより実用的になります[1] [7]。
- 効率：一貫性を損なうことなく高品質の出力を維持し、加速モデルが複雑なタスクに効果的であることを保証します[1] [4]。
- 柔軟性：DeepSeek-R1で確認する確率的契約により、より柔軟な受け入れ基準が可能になり、正確な一致の必要性が低下し、検証プロセスが高速化されます[4]。
全体として、投機的デコードは、DeepSeek-R1の強力な加速手法であり、モデルの蒸留や並列処理などの他の最適化方法を補完する速度と品質のバランスを提供します。
引用：
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distilation-turbo-speculation
[2] https://www.datacamp.com/blog/deepseek-r1-vs-v3
[3] https://openreview.net/forum?id=qoxrvmihgk
[4] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[5] https://blog.spheron.network/ultimate-comparison-of-deepseek-models-v3-r1-r1-zero
[6] https://arxiv.org/html/2503.01840v1
[7] https://centml.ai/resources/2x-inference-speed-on-r1
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_good_it_is_compared/
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/