투기 디코딩과 전문가 (MOE) 아키텍처의 혼합은 AI의 두 가지 개념이지만 DeepSeek-R1과 같은 복잡한 모델에서 상호 작용할 수 있습니다. 다음은 상호 작용 방법에 대한 자세한 설명입니다.
투기 디코딩
투기 디코딩은 대형 언어 모델에서 추론 프로세스를 가속화하는 데 사용되는 기술입니다. 작은 초안 모델을 사용하여 다중 토큰을 예측하는 것이 포함되며, 이는 더 큰 대상 모델로 병렬로 검증됩니다. 이 접근법은 정확도를 유지하면서 추론 프로세스의 속도를 크게 높일 수 있습니다. 그러나 투기 디코딩은 종종 트리 기반 샘플링에 의존하여 예측 정확도를 향상시켜 각 단계에서 생성 된 후보의 다양성을 제한 할 수 있습니다 [1] [8].DeepSeek-R1의 전문가 (MOE) 아키텍처의 혼합
DeepSeek-R1은 추론 중에 모델 매개 변수의 하위 집합을 선택적으로 활성화하여 효율성과 성능을 향상 시키도록 설계된 전문가 (MOE) 아키텍처의 혼합을 사용합니다. MOE 에서이 모델은 더 작고 전문화 된 하위 모델 또는 "전문가"로 나뉘어 각각의 다른 유형의 입력 또는 작업을 처리합니다. 게이팅 모듈은 입력에 따라 활성화 할 전문가를 결정하여 모든 매개 변수를 동시에 사용하지 않고 복잡한 작업을 처리 할 수 있도록합니다 [3] [4] [6].DeepSeek-R1에서 투기 디코딩과 MOE 간의 상호 작용
투기 디코딩은 DeepSeek-R1의 MOE 아키텍처에 명시 적으로 통합되지는 않지만, 두 가지 원칙은 모델 효율성과 성능을 향상시키는 데 서로 보완 할 수 있습니다.- 효율성 및 성능 : DeepSeek-R1의 MOE 아키텍처는 매개 변수의 서브 세트 만 활성화하여 계산 효율성을 최적화합니다. 투기 디코딩이 MOE와 통합되면 다른 전문가의 다양한 예측을 활용하여 초안 모델의 정확성과 속도를 향상시킬 수 있습니다. 이를 통해 각 전문가의 특수 지식을 활용하여 다양하고 정확한 토큰 예측을 생성함으로써보다 효율적인 투기 디코딩이 가능합니다.
- 다양성 및 전문화 : 입력을 기반으로 전문가를 동적으로 선택하는 MOE의 능력은 투기 디코딩에 도움이 될 수 있습니다. 다른 전문가를 사용하여 예측을 생성 함으로써이 모델은 후보자의 다양성을 증가시켜 후보자가 동일한 표현에서 파생되는 전통적인 투기 디코딩 방법의 한계를 해결할 수 있습니다 [1].
- 강화 학습 통합 : 동적 전문가 라우팅에 DeepSeek-R1의 강화 학습 (RL) 사용은 투기 디코딩을 더욱 향상시킬 수 있습니다. RL은 초안 토큰 생성을위한 전문가 선택을 최적화하는 데 도움이 될 수 있으며, 가장 관련성이 높은 전문가가 예측 정확도와 속도를 향상시키는 데 사용되도록합니다 [4] [7].
요약하면, 투기 디코딩 및 MOE는 DeepSeek-R1에 직접 통합되지는 않지만 원칙을 결합하여 모델 효율성, 다양성 및 성능을 향상시킬 수 있습니다. 향후 작업은 이러한 기술을 통합하여보다 효율적이고 정확한 언어 모델을 만들 수 있습니다.
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인용 :
[1] https://arxiv.org/html/2502.06282v1
[2] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
[3] https://www.popai.pro/resources/deepseek-r1-model-emplained-how-mla-and-moe-architectures-power-its-performance/
[4] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[5] https://openreview.net/forum?id=rz0kozh3le
[6] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-r1-anaffordable-rival-to-openais-o1/
[7] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/understanding-deepseek-r1
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-host-host-deepseek-distilled-models-with-hugging-face-tgi-amazon-sagemaker-ai/
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[10] https://www.popai.pro/resources/understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-anddeployment-options/