투기 디코딩은 추론 속도를 향상시키기 위해 DeepSeek-R1에서 사용되는 주요 가속 기술입니다. 빠른 "투기기"를 사용하여 여러 토큰을 병렬로 예측 한 다음 기본 모델로 확인하여 작동합니다. 이 접근법은 전통적인 자동 회귀 디코딩 방법과 비교하여 대기 시간을 크게 줄일 수 있으며, 이는 한 번에 하나씩 토큰을 생성합니다 [1] [3]. DeepSeek-R1의 다른 가속 기술과의 투기 디코딩이 다음과 같은 방법은 다음과 같습니다.
deepseek-r1의 투기 디코딩
DeepSeek-R1은 확률 론적 계약 점검을 도입하여 투기 디코딩을 향상시킵니다. 이는 정확한 일치보다는 자신감 임계 값을 기반으로 한 예측을 수락합니다. 이것은 거부율을 줄이고 추론을 가속화합니다 [4]. 이 모델은 또한 MTP (Multi-Token Prediction)를 사용하여 여러 토큰을 동시에 예측하여 일관성을 손상시키지 않고 속도를 더욱 향상시킵니다 [4].
다른 기술과 비교
1. 병렬 처리 : 투기 디코딩은 토큰 예측 및 검증을 병렬화하는 데 중점을 두지 만, 다른 병렬 처리 기술에는 여러 GPU 또는 CPU에 모델의 다른 부분을 분배하는 것이 포함될 수 있습니다. 그러나, 투기 디코딩은 언어 모델의 순차적 특성을 최적화하도록 특별히 설계되었습니다.
2. 모델 가지 치기 및 양자화 : 이러한 기술은 불필요한 가중치를 제거하거나 정밀한 데이터 유형을 사용하여 모델 크기 및 계산 요구 사항을 줄입니다. 메모리 사용 및 계산 비용을 줄이는 데 효과적이지만 실시간 텍스트 생성을위한 투기 디코딩과 동일한 수준의 속도를 제공하지 않을 수 있습니다.
3. 지식 증류 : 여기에는 더 큰 모델의 동작을 모방하기 위해 더 작은 모델을 훈련시키는 것이 포함됩니다. Qwen 모델과 같은 DeepSeek-R1의 증류 버전은 강력한 추론 기능을 유지하면서보다 효율적입니다. 투기 디코딩은 고품질 출력을 유지하면서 효율성을 활용하기 때문에 이러한 증류 모델에 적용될 때 특히 효과적 일 수 있습니다 [1] [9].
4. 적응 형 드래프트 길이 (진주) : 이것은 초안 길이를 동적으로 적응하여 초안과 검증 단계 사이의 상호 대기를 줄이는 고급 투기 디코딩 기술입니다. DeepSeek-R1에서 구체적으로 구현되지는 않지만 Pearl은 더 나은 성능을 위해 투기 디코딩을 어떻게 더 최적화 할 수 있는지 보여줍니다 [3].
DeepSeek-R1에서 투기 디코딩의 장점
- 속도 : 투기 디코딩은 여러 토큰을 한 번에 생성하여 추론 속도를 크게 향상시켜 실제 응용 분야에서 더 실용적입니다 [1] [7].
- 효율성 : 일관성을 손상시키지 않고 고품질 출력을 유지하여 가속화 된 모델이 복잡한 작업에 효과적이지 않도록합니다 [1] [4].
- 유연성 : DeepSeek-R1에서 확률 적 합의를 확인하면보다 유연한 승인 기준을 허용하여 정확한 일치의 필요성을 줄이고 검증 프로세스 속도를 높입니다 [4].
전반적으로, Speculative Decoding은 DeepSeek-R1의 강력한 가속 기술로, 모델 증류 및 병렬 처리와 같은 다른 최적화 방법을 보완하는 속도와 품질의 균형을 제공합니다.
인용 :
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-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-r1-21-ero
[6] https://arxiv.org/html/2503.01840v1
[7] https://centml.ai/resources/2x-inference-peed-on-r1
[8] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i8rujw/notes_on_deepseek_r1_just_how_how_good_it_is_is_coped/
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/