DeepSeek-R1의 투기 디코딩은 실제로 다른 최적화 기술과 통합되어 성능을 향상시킬 수 있습니다. 다음은 DeepSeek-R1에서 투기 디코딩의 작동 방식과 다른 최적화와 어떻게 결합 할 수 있는지에 대한 자세한 개요입니다.
deepseek-r1의 투기 디코딩
투기 디코딩은 DeepSeek-R1에서 실제로 필요하기 전에 토큰을 예측하여 추론 속도를 향상시키기 위해 사용되는 기술입니다. 이 접근법을 통해 모델은 디코딩 대기 시간을 줄이고 텍스트를보다 효율적으로 생성 할 수 있습니다. 그러나 추론 디코딩에는 일반적으로 결정 론적 접근이 필요합니다. 즉, 0이 아닌 온도에서는 사용할 수 없으며, 이는 예측에서 임의성을 제어하는 매개 변수입니다 [4].
다른 최적화 기술과 통합
DeepSeek-R1은 이미 다음을 포함하여 몇 가지 고급 최적화 기술을 통합했습니다.
-전문가 (MOE) 아키텍처의 혼합 :이 아키텍처는 모델을 더 작고 전문화 된 하위 모델로 분해하여 특정 작업 중에 관련 하위 모델 만 활성화하여 소비자 등급 GPU에서 효율적인 작동을 가능하게합니다 [1].
-MLA (Multihead Lenatent Attention) : DeepSeek-R1은 MLA를 사용하여 키 값 지수를 압축하여 저장 요구 사항을 크게 줄입니다. 또한 강화 학습 (RL)을 통합하여주의 메커니즘을 동적으로 최적화합니다 [1].
- MTP (Multi-Token Prediction) :이 기술을 통해 모델은 여러 토큰을 동시에 예측하여 효과적으로 추론 속도를 두 배로 늘릴 수 있습니다. MTP는 일관성과 효율성을 향상시키기 위해 교차 깊은 잔류 연결과 적응 예측 세분성으로 향상됩니다 [1].
-저지산 계산 :이 모델은 계산의 상당 부분에 8 비트 플로팅 포인트 숫자를 사용하여 혼합 안전한 산술을 사용하여 메모리 소비를 줄이고 처리 속도를 가속화합니다 [1].
투기 디코딩을 다른 기술과 결합합니다
투기 디코딩은 이러한 기술과 결합하여 성능을 더욱 향상시킬 수 있습니다.
-RL과의 적응 전문가 라우팅 : 투기 디코딩을 RL 기반 전문가 라우팅과 통합하여 DeepSeek-R1은 토큰을 전문가에게 동적으로 할당하면서 토큰을 예측할 수 있습니다. 이 조합은 토큰-엑스퍼트 매핑과 예측 효율을 모두 최적화 할 수 있습니다 [1].
-RL- 유도 잠재적주의 최적화 : 투기 디코딩은 강화 보상을 기반으로 동적으로 조정 된주의 웨이트로부터 이익을 얻을 수 있으며, 더 강력한 추론 궤적에 기여하는 토큰이 우선 순위가 지정되도록합니다 [1].
- 프롬프트 최적화 : Amazon Bedrock과 같은 플랫폼의 프롬프트 최적화와 같은 기술은 정확도를 희생하지 않고 필요한 사고 토큰의 수를 줄이기 위해 프롬프트를 최적화함으로써 DeepSeek-R1의 성능을 향상시킬 수 있습니다 [2]. 이것은 추론 과정을 간소화하기 위해 투기 디코딩과 결합 할 때 특히 효과적 일 수 있습니다.
결론
DeepSeek-R1의 투기 디코딩은 효율성과 정확성을 향상시키기 위해 다른 최적화 기술과 효과적으로 통합 될 수 있습니다. DeepSeek-R1은 투기 디코딩을 고급 아키텍처 기능 및 최적화 전략과 결합함으로써 낮은 계산 오버 헤드를 유지하면서 우수한 추론 기능을 달성 할 수 있습니다.
인용 :
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-reasoning-models-like-deepseek-prompt-optimization-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-1
[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-and-ways-to-wes-it