추측 디코딩

1 개요[ | ]

speculative decoding
추측 디코딩

컴퓨터 과학 분야에서 사용되는 기술 중 하나로, 프로세서가 명령어를 실행하기 전에 미리 다음 명령어를 예측하여 디코딩하는 것

프로세서의 파이프라이닝 기능을 활용하여 성능을 향상시키는 방법 중 하나이다.

일반적으로 CPU는 명령어의 실행을 순차적으로 진행하는데, 이로 인해 명령어 사이의 대기 시간이 발생하게 된다. 추측 디코딩은 이러한 대기 시간을 줄이기 위해 사용된다. 프로세서는 이전에 실행된 명령어의 결과를 바탕으로 다음 명령어를 예측하고, 해당 예측에 따라 미리 디코딩을 진행한다. 만약 예측이 정확하다면, 실제 명령어가 실행될 때까지 기다리지 않고 바로 다음 단계로 진행할 수 있으므로 전반적인 처리 속도를 향상시킬 수 있다.
그러나 추측 디코딩은 항상 정확한 것은 아니기 때문에, 예측이 틀린 경우에는 불필요한 작업을 다시 수행해야 하므로 오히려 성능이 저하될 수도 있다. 이를 방지하기 위해 다양한 추측 디코딩 알고리즘이 개발되어 사용되고 있다.
자연어 처리(NLP)와 기계 번역 분야에서 사용되는 기법 중 하나로, 여러 후보 출력 중에서 최적의 결과를 추측하여 선택하는 디코딩 방법

주로 모델이 문장을 생성하거나 번역할 때, 모델이 단일 정답만 내놓지 않고 가능한 여러 출력 중에서 가장 가능성이 높은 출력을 선택하는 과정에서 사용된다.

추측 디코딩 기법은 모델이 생성하는 문장이 실제로 유의미한 문장이 되도록 중요한 역할을 하며, 다양한 디코딩 방식 중 적절한 방법을 선택하는 것이 모델의 성능과 결과물의 질에 큰 영향을 미칠 수 있다.

2 주요 방법[ | ]

그리디 디코딩(Greedy Decoding): 매 스텝에서 가장 확률이 높은 단어를 선택해 나가는 방식이다. 매우 간단하지만, 전체적으로 최적의 결과를 보장하지는 않는다. 왜냐하면 각각의 스텝에서 최선의 선택이 반드시 전체 문장에서 최선의 결과로 이어지지 않을 수 있기 때문이다.
빔 서치(Beam Search): 여러 후보 경로를 동시에 고려하면서 진행하는 방법이다. 한 번에 여러 개의 상위 가능성 후보를 추적하고, 각 후보 경로에서 확률이 가장 높은 단어들을 선택해 나간다. 빔의 크기(beam size)에 따라 동시에 추적하는 경로의 수가 달라지며, 이 크기를 늘리면 더 좋은 결과를 얻을 수 있지만, 계산 비용이 증가한다.
토큰 샘플링(Token Sampling): 확률 분포에 따라 랜덤하게 다음 단어를 선택하는 방식이다. 이는 고정된 경로를 따르지 않고, 다양한 생성 결과를 얻을 수 있다는 장점이 있지만, 경우에 따라선 비논리적이거나 비문법적인 문장이 생성될 가능성도 있다. 이 방법은 창의적인 텍스트 생성 작업에서 유용할 수 있다.
탑-k 샘플링(Top-k Sampling): 토큰 샘플링의 변형으로, 확률이 가장 높은 상위 k개의 단어 중 하나를 무작위로 선택하는 방식이다. 이는 전적으로 확률에 의존하는 샘플링의 단점을 보완해, 너무 희박한 가능성을 가진 단어들이 선택되지 않도록 한다.

3 같이 보기[ | ]

4 참고[ | ]

https://en.wikipedia.org/wiki/Speculative_execution