投机解码是DeepSeek-R1中用于提高推理速度的关键加速技术。它通过使用快速的“投机器”并行预测多个令牌，然后使用主模型对其进行验证。与传统的自回归解码方法相比，这种方法可显着减少潜伏期，该方法一次产生一个令牌[1] [3]。这是投机解码与DeepSeek-R1中其他加速技术相比的方式：
DeepSeek-R1中的投机解码
DeepSeek-R1通过引入概率协议检查来增强投机解码，该检查接受基于置信阈值而不是精确匹配的预测。这降低了排斥率并加速推理[4]。该模型还使用多键预测(MTP)同时预测多个代币，从而进一步提高速度而不会损害连贯性[4]。
##与其他技术的比较
1。并行处理：虽然投机解码集中于并行的令牌预测和验证，但其他并行处理技术可能涉及在多个GPU或CPU上分布模型的不同部分。但是，投机解码是专门设计的，以优化语言模型的顺序性质。
2。模型修剪和量化：这些技术通过消除不必要的权重或使用较低的精度数据类型来减少模型大小和计算需求。虽然有效地减少内存使用和计算成本，但它们可能没有提供与实时文本生成的投机解码相同的速度。
3。知识蒸馏：这涉及训练较小的模型以模仿较大模型的行为。 DeepSeek-R1的蒸馏版(如QWEN型号)保留了强大的推理功能，同时更有效。当应用于这些蒸馏模型时，投机解码可以特别有效，因为它可以利用其效率，同时保持高质量的产出[1] [9]。
4。自适应草稿长度(PEARL)：这是一种先进的投机解码技术，可动态地适应草稿长度，以减少在草稿和验证阶段之间的相互等待。尽管不是在DeepSeek-R1中专门实现的，但Pearl展示了如何进一步优化投机解码以获得更好的性能[3]。
DeepSeek-R1投机解码的优势
- 速度：投机解码可通过一次产生多个令牌来显着提高推理速度，从而使其在现实世界应用中更实用[1] [7]。
- 效率：它保持高质量的输出而不会损害连贯性，以确保加速模型对复杂任务仍然有效[1] [4]。
- 灵活性：DeepSeek-R1中检查的概率一致性允许更灵活的接受标准，从而减少了确切匹配的需求，从而加快了验证过程[4]。
总体而言，投机解码是DeepSeek-R1中强大的加速技术，提供了速度和质量平衡，可以补充其他优化方法，例如模型蒸馏和并行处理。
引用：
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-peculation
[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-and-r1-零
[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_how_good_it_it_is_compared/
[9] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_model_speculative_decoding_performance_with/