DeepSeek-R1での投機的デコードは、実際に他の最適化技術と統合して、そのパフォーマンスを向上させることができます。 DeepSeek-R1での投機的デコードがどのように機能するか、そしてそれを他の最適化と組み合わせる方法の詳細な概要を以下に示します。
deepseek-r1での投機的デコード
投機的デコードは、実際に必要になる前にトークンを予測することにより、推論速度を改善するためにDeepSeek-R1で使用される手法です。このアプローチにより、モデルはデコードレイテンシを減らし、テキストをより効率的に生成できます。ただし、投機的解読には通常、決定論的アプローチが必要です。つまり、非ゼロ温度では使用できません。これは、予測のランダム性を制御するパラメーターです[4]。
##他の最適化手法との統合
DeepSeek-R1には、以下を含むいくつかの高度な最適化手法が既に組み込まれています。
- 専門家(MOE)アーキテクチャの混合：このアーキテクチャは、モデルをより小さな特殊なサブモデルに分解し、特定のタスク中に関連するサブモデルのみをアクティブにすることにより、消費者グレードGPUの効率的な動作を可能にします[1]。
-Multihead Latent Attention(MLA)：DeepSeek-R1はMLAを使用してキー価値インデックスを圧縮し、ストレージ要件を大幅に削減します。また、強化学習(RL)を統合して、注意メカニズムを動的に最適化します[1]。
- マルチトークン予測(MTP)：この手法により、モデルは複数のトークンを同時に予測し、推論速度を効果的に2倍にすることができます。 MTPは、一貫性と効率を向上させるために、深さの残留接続と適応予測の粒度で強化されます[1]。
- 低精度計算：モデルは、メモリ消費を減らし、処理速度を加速する計算のかなりの部分に8ビットの浮動小数点数を使用して、混合精密算術を使用します[1]。
##投機的デコードと他のテクニックを組み合わせます
投機的デコードをこれらの手法と組み合わせて、パフォーマンスをさらに向上させることができます。
-RLを使用した適応エキスパートルーティング：投機的デコードをRLベースのエキスパートルーティングと統合することにより、DeepSeek-R1は、トークンを投機的に予測しながら、トークンをエキスパートに動的に割り当てることができます。この組み合わせは、トークンエクスパーマッピングと予測効率の両方を最適化できます[1]。
-RLガイド付き潜在的な注意の最適化：投機的デコードは、強化の報酬に基づいて動的に調整された注意の重みから利益を得ることができ、より強力な推論軌跡に寄与するトークンが優先されるようにします[1]。
- 迅速な最適化：Amazon Bedrockなどのプラットフォームでの迅速な最適化などの手法は、精度を犠牲にすることなく必要な思考トークンの数を減らすためにプロンプトを最適化することにより、DeepSeek-R1のパフォーマンスを向上させることができます[2]。これは、推論プロセスを合理化するために投機的デコードと組み合わせると特に効果的です。
＃＃ 結論
DeepSeek-R1の投機的デコードは、他の最適化技術と効果的に統合して、その効率と精度を向上させることができます。投機的デコードと高度なアーキテクチャの特徴と最適化戦略を組み合わせることにより、DeepSeek-R1は、低い計算オーバーヘッドを維持しながら、優れた推論機能を実現できます。
引用：
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-rasinoning-models-deepseek-with-plompt-ptimization-on-amazon-bedrock/
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/
[5] https://www.philschmid.de/deepseek-r1
[6] https://arxiv.org/html/2502.02789v1
[7] https://www.youtube.com/watch?v=bkufwdw83ea
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-ned-ways-to-use-it