Turbo zvyšuje výkon DeepSeek-R1 využitím techniky zvané spekulativní dekódování, která výrazně urychluje inferenční rychlost modelu bez ohrožení kvality výstupu. Zde je podrobné vysvětlení toho, jak Turbo funguje a jeho výhody pro DeepSeek-R1:
Jak turbo funguje
1. Spekulativní dekódování: Namísto generování žetonů jeden po druhém předpovídá Turbo paralelně více tokenů. Tento přístup je založen na schopnosti modelu učit se vzory v datech, jako jsou prvky formátování a matematická notace, což mu umožňuje přesněji předvídat nadcházející žetony [1].
2. Proces ověření: Po predikci více tokenů je turbo ověřuje proti výstupu původního modelu. Pokud se předpokládané žetony shodují s očekávaným výstupem, jsou přijata; Jinak jsou přepočítávány pouze nesprávné žetony. Tím je zajištěno, že konečný výstup zůstává v souladu s kvalitou původního modelu [1].
3. Vzory specifické pro výuku domény: Turbo se učí rozpoznat a předpovídat běžné vzorce ve výstupních výstupy, jako je formátování latexu nebo standardní matematická notace. Tato schopnost předvídat předvídatelné sekvence umožňuje turbo generovat tokeny efektivněji [1].
Výhody turbo pro DeepSeek-R1
1. Zrychlení: TURBO Predikcí více tokenů současně a využitím vzorců specifických pro doménu dosahuje významné zrychlení v době inference. To může mít za následek 2-3x zlepšení propustnosti, což činí Deepseek-R1 životaschopnější pro aplikace v reálném čase, jako je zákaznická podpora nebo interaktivní asistenti AI [1].
2. Efektivní využití zdrojů: U Turbo může DeepSeek-R1 dosáhnout rychlejšího inference na stejném hardwaru, nebo udržovat podobné rychlosti na méně výkonném hardwaru. Tato flexibilita pomáhá organizacím optimalizovat jejich zdroje GPU na základě požadavků na výkon a náklady [1].
3. Úspory nákladů: Rychlejší inference znamená, že pro zvládnutí stejného pracovního vytížení je potřeba méně GPU, což vede k úsporám nákladů, které měřítko s velikostí nasazení. To je zvláště výhodné pro rozsáhlé nasazení AI [1].
4. Aplikace v reálném čase: Turbo vytváří DeepSeek-R1 vhodný pro aplikace vyžadující okamžité odpovědi, jako je zákaznická podpora poháněná AI nebo kopiloty AI pro vývojáře, což výrazně sníží latenci [1].
Integrace s funkcemi DeepSeek-R1
Samotný DeepSeek-R1 je výkonný model, který zahrnuje pokročilé funkce, jako je odborná odborná směrování a hierarchická entropická architektura expertů (MOE). Tyto rysy zvyšují schopnosti uvažování modelu a výpočetní účinnost [2] [3]. V kombinaci se spekulativním dekódováním Turbo se DeepSeek-R1 stává ještě účinnějším a schopným manipulovat s komplexními úkoly ve scénářích v reálném čase.
Stručně řečeno, Turbo zvyšuje DeepSeek-R1 zrychlením jeho inferenční rychlosti prostřednictvím spekulativního dekódování, což je praktičtější pro aplikace v reálném světě při zachování pokročilých schopností modelu.
Citace:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepSeek-r1-Self-distilation-turbo-peculation
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://ruslanmv.com/blog/deepseek-rl-driven-jazyk-modely
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/gpt-4-turbo
[5] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
[6] https://www.reddit.com/r/llmdevs/comments/1ibhpqw/how_was_deepseekerr1_built_for_dummies/
[7] https://deepinfra.com/deepseek-ai/deepseek-r1-turbo
[8] https://msandbu.org/top-things-to-now-about-deepseek-r1/