DeepSeek's New Trick Makes LLMs 85% Faster
DeepSeek의 DSpark 기술은 새로운 '시뮬레이션 디코딩' 기법을 통해 LLM 추론 속도를 최대 50-400% 향상시킵니다. 이 기술은 별도의 재학습이나 양자화 없이, 작고 빠른 '초안 모델'이 토큰 블록을 제안하고 큰 '대상 모델'이 이를 검증하는 방식으로 작동하여 기존 LLM 추론의 병목 현상을 해결합니다. DeepSeek는 이 기술을 V4 Flash 및 V4 Pro 모델에 적용했으며, Qwen, Gemma 등 다른 모델에도 적용 가능하도록 오픈소스로 공개했습니다.
핵심 요약
- DeepSeek의 DSpark는 '시뮬레이션 디코딩' 기법을 사용하여 LLM 추론 속도를 50-400%까지 향상시키며, 모델 재학습이나 양자화 없이 동일 모델에서 작동합니다.
- 기존 LLM은 토큰을 하나씩 생성하는 '차례대로 예측' 방식 때문에 느린데, DSpark는 작고 빠른 '초안 모델'이 여러 토큰을 블록으로 제안하면 큰 '대상 모델'이 이를 한 번에 검증하여 효율성을 높입니다.
- DSpark는 '지연 시간 방정식'을 통해 초안 모델 속도, 수락률, 검증 비용의 세 가지 요소를 최적화하며, 이는 시간당 생성되는 토큰 수를 늘립니다.
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