Turboは、投機的デコードと呼ばれる手法を活用することにより、DeepSeek-R1の性能を向上させます。ターボの仕組みとdeepseek-R1の利点の詳細な説明を次に示します。
###ターボのしくみ
1。投機的デコード：トークンを一度に1つずつ生成する代わりに、ターボは複数のトークンを並行して予測します。このアプローチは、フォーマット要素や数学的表記など、データのパターンを学習するモデルの能力に基づいており、今後のトークンをより正確に予測できるようにします[1]。
2。検証プロセス：複数のトークンを予測した後、ターボは元のモデルの出力に対してそれらを検証します。予測されるトークンが予想される出力と一致する場合、それらは受け入れられます。それ以外の場合、誤ったトークンのみが再計算されます。これにより、最終出力が元のモデルの品質と一致し続けることが保証されます[1]。
3。学習ドメイン固有のパターン：ターボは、ラテックスのフォーマットや標準的な数学表記など、モデルの出力の共通パターンを認識して予測することを学びます。予測可能なシーケンスを予測するこの機能により、ターボはトークンをより効率的に生成できます[1]。
deepseek-r1のターボの利点
1。スピードアップ：複数のトークンを同時に予測し、ドメイン固有のパターンを活用することにより、ターボは推論時間で大幅な高速化を達成します。これにより、スループットが2〜3倍改善される可能性があり、カスタマーサポートやインタラクティブなAIアシスタントなどのリアルタイムアプリケーションでDeepSeek-R1がより実行可能になります[1]。
2。効率的なリソース利用：ターボを使用すると、DeepSeek-R1は同じハードウェアでより速い推論を実現するか、それほど強力ではないハードウェアで同様の速度を維持できます。この柔軟性は、組織がパフォーマンスとコストの要件に基づいてGPUリソースを最適化するのに役立ちます[1]。
3。コスト削減：推論を速くすることで、同じワークロードを処理するために必要なGPUが少なくなり、展開サイズのスケーリングのコスト削減につながります。これは、大規模なAI展開に特に有益です[1]。
4.リアルタイムアプリケーション：Turboは、遅延を大幅に削減することにより、AIを搭載したカスタマーサポートや開発者向けのAI Copilotsなどのインスタント応答を必要とするアプリケーションに適している[1]。
deepseek-r1機能との統合
DeepSeek-R1自体は、強化学習ベースの専門家ルーティングや階層エントロピー測定混合物(MOE)アーキテクチャなどの高度な機能を組み込んだ強力なモデルです。これらの機能は、モデルの推論能力と計算効率を高めます[2] [3]。 Turboの投機的デコードと組み合わせると、DeepSeek-R1はさらに効率的になり、リアルタイムシナリオで複雑なタスクを処理できます。
要約すると、Turboは投機的デコードを通じて推論速度を加速することによりDeepSeek-R1を強化し、モデルの高度な推論機能を維持しながら、実際のアプリケーションでより実用的になります。
引用：
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distilation-turbo-speculation
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://ruslanmv.com/blog/deepseek-r1-rl-driven-language-models
[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_deepseekr1_built_for_dummies/
[7] https://deepinfra.com/deepseek-ai/deepseek-r1-turbo
[8] https://msandbu.org/top-things-to-know-about-deepseek-r1/