DeepSeek-R1에서 투기 디코딩을 저 안전한 계산과 결합하면 최적의 성능을 보장하기 위해 해결해야 할 몇 가지 과제가 발생합니다. 다음은 이러한 과제에 대한 자세한 개요입니다.
추론 디코딩의
도전
1. 정밀 요구 사항 : 투기 디코딩에는 부분 정보를 기반으로 토큰을 예측하는 것이 포함되며, 일관성과 정확성을 유지하기 위해 정확한 계산이 필요합니다. 그러나, 저렴한 산술을 사용하면 이러한 정밀도가 손상 될 수 있으며, 잠재적으로 생성 된 텍스트의 잘못된 예측 또는 일관성이 감소 할 수 있습니다.
2. 신뢰 임계 값 : 투기 디코딩은 종종 예측을 수락하거나 거부하기 위해 신뢰 임계 값에 의존합니다. 낮은 정밀 계산은 이러한 임계 값에 영향을 줄 수 있으므로 예측이 허용 될 정도로 신뢰할 수있는시기를 결정하기가 더 어려워서 거부율을 높이거나 전반적인 효율을 감소시킬 수 있습니다.
3. 확률 계약 점검 : DeepSeek-R1은 확률 적 계약 점검을 사용하여 정확한 일치가 아닌 신뢰 임계 값을 기반으로 예측을 수락함으로써 투기 디코딩을 향상시킵니다. 저 반영 계산은 이러한 확률을 변화 시켜이 메커니즘의 효과에 잠재적으로 영향을 줄 수 있습니다.
저렴한 계산의 도전
1. 수치 안정성 : 저지성 산술은 특히 DeepSeek-R1의 MLA (Multi-Layer 관심) 및 MOE (Mixture of Experts) 프레임 워크와 관련된 복잡한 계산에서 수치 불안정성을 초래할 수 있습니다. 이러한 불안정성은 특히 MOE에서 전문가 하위 네트워크의 역동적 인 선택 과정에서 부정확하거나 다양한 결과를 초래할 수 있습니다.
2. 최적화 및 훈련 : 저렴한 산술을 갖는 교육 모델은 그라디언트의 노이즈 증가 가능성으로 인해 수렴을 늦추거나 차선책 솔루션으로 이어질 수 있기 때문에 어려울 수 있습니다. RL이 이미 복잡한 최적화 문제가 포함되어 있기 때문에 DeepSeek-R1의 강화 학습 (RL)은 이러한 문제를 악화시킬 수 있습니다.
3. Mixed-Precision 산술 : DeepSeek-R1은 혼합 정제 산술을 사용하여 정밀성과 효율성을 균형을 유지하지만이를 투기 디코딩과 결합하려면 모델의 다른 구성 요소에서 정밀도 수준을 신중하게 관리해야합니다. 정밀도를 잘못 관리하면 투기 디코딩 또는 저 반영 계산의 이점을 무효화 할 수 있습니다.
이러한 과제를 해결합니다
DeepSeek-R1에서 투기 디코딩을 효과적으로 결합하기 위해 몇 가지 전략을 사용할 수 있습니다.
- 정밀 관리 : 다양한 모델 구성 요소의 특정 요구 사항을 기반으로 동적 정밀 조정을 구현하면 필요한 경우 정확도를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 강력한 훈련 방법 : 저렴한 산술로 도입 된 소음에 강력한 교육 방법을 개발하면 안정적인 수렴과 최적의 성능을 보장 할 수 있습니다.
- 적응성 임계 값 : 사용 된 정밀 수준에 따라 조정되는 적응 적 신뢰도 임계 값을 구현하면 저 반 분출 조건에서 투기 디코딩의 효과를 유지하는 데 도움이 될 수 있습니다.
신중한 설계 및 최적화를 통해 이러한 과제를 해결함으로써 DeepSeek-R1의 저렴한 계산과 투기 디코딩을 효과적으로 통합하여 효율성과 성능을 모두 향상시킬 수 있습니다.
인용 :
[1] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[2] https://www.popai.pro/resources/understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-options/
[3] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/mas
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/
[5] https://build.nvidia.com/deepseek-ai/deepseek-r1/modelcard
[6] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[7] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[8] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
