Turbo는 Speculative Decoding이라는 기술을 활용하여 DeepSeek-R1의 성능을 향상시켜 출력 품질을 손상시키지 않으면 서 모델의 추론 속도를 크게 가속화합니다. 다음은 터보의 작동 방식과 DeepSeek-R1의 이점에 대한 자세한 설명입니다.
터보 작동 방식
1. 투기 디코딩 : 한 번에 하나씩 토큰을 생성하는 대신 터보는 여러 토큰을 병렬로 예측합니다. 이 접근법은 요소 및 수학 표기법과 같은 데이터의 패턴을 학습하는 모델의 능력을 기반으로하며, 다가오는 토큰을보다 정확하게 예상 할 수 있습니다 [1].
2. 검증 프로세스 : 여러 토큰을 예측 한 후 터보는 원래 모델의 출력에 대해 확인합니다. 예측 된 토큰이 예상 출력과 일치하면 허용됩니다. 그렇지 않으면 잘못된 토큰 만 재 계산됩니다. 이를 통해 최종 출력은 원래 모델의 품질과 일치하게 유지됩니다 [1].
3. 학습 영역 별 패턴 : 터보는 라텍스 형식 또는 표준 수학 표기법과 같은 모델의 출력에서 공통 패턴을 인식하고 예측하는 법을 배웁니다. 예측 가능한 시퀀스를 예상하는이 능력을 통해 터보는 토큰을보다 효율적으로 생성 할 수 있습니다 [1].
DeepSeek-R1에 대한 터보의 이점
1. 속도 업 : 여러 토큰을 동시에 예측하고 도메인 별 패턴을 활용하여 Turbo는 추론 시간에 상당한 속도를 달성합니다. 이로 인해 처리량이 2-3 배 향상되어 고객 지원 또는 대화식 AI 어시스턴트와 같은 실시간 응용 프로그램에 대해 DeepSeek-R1이 더욱 실용적이 될 수 있습니다 [1].
2. 효율적인 자원 활용 : 터보를 사용하면 DeepSeek-R1은 동일한 하드웨어에서 더 빠른 추론을 달성하거나 덜 강력한 하드웨어에서 유사한 속도를 유지할 수 있습니다. 이러한 유연성은 조직이 성능 및 비용 요구 사항에 따라 GPU 리소스를 최적화하는 데 도움이됩니다 [1].
3. 비용 절감 : 추론이 빠르면 동일한 워크로드를 처리하는 데 GPU가 줄어들어 배포 크기로 규모가 저축됩니다. 이것은 대규모 AI 배포에 특히 유리합니다 [1].
4. 실시간 응용 프로그램 : Turbo는 대기 시간을 크게 줄임으로써 AI 기반 고객 지원 또는 개발자를위한 AI 사본과 같은 즉각적인 응답이 필요한 응용 프로그램에 DeepSeek-R1을 적합하게 만듭니다 [1].
DeepSeek-R1 기능과 통합
DeepSeek-R1 자체는 강화 학습 기반 전문가 라우팅 및 계층 적 엔트로피 게이트 혼합 (MOE) 아키텍처와 같은 고급 기능을 통합하는 강력한 모델입니다. 이러한 기능은 모델의 추론 기능과 계산 효율성을 향상시킵니다 [2] [3]. Turbo의 투기 디코딩과 결합하면 DeepSeek-R1은 실시간 시나리오에서 더욱 효율적이고 복잡한 작업을 처리 할 수있게됩니다.
요약하면, Turbo는 투기 디코딩을 통해 추론 속도를 가속하여 DeepSeek-R1을 향상시켜 모델의 고급 추론 기능을 유지하면서 실제 응용 프로그램에 더 실용적입니다.
인용 :
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-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-bout-deepseek-r1/