Turbo повышает производительность DeepSeek-R1, используя метод, называемый спекулятивным декодированием, который значительно ускоряет скорость вывода модели без ущерба для качества выхода. Вот подробное объяснение того, как работает Turbo и его преимущества для DeepSeek-R1:
Как работает Turbo
1. Спекулятивное декодирование: вместо того, чтобы генерировать токены по одному, турбо предсказывает множественные токены параллельно. Этот подход основан на способности модели изучать закономерности в данных, такие как форматирование элементов и математическая нотация, что позволяет ей более точно предвидеть предстоящие токены [1].
2. Процесс проверки: после прогнозирования нескольких токенов турбо проверяет их на выходе исходной модели. Если прогнозируемые токены соответствуют ожидаемому выводу, они приняты; В противном случае только неправильные жетоны пересчитываются. Это гарантирует, что окончательный результат остается соответствующим качеству оригинальной модели [1].
3. Специфичные для обучения паттерны: Turbo учится распознавать и предсказывать общие закономерности в результатах модели, таких как форматирование латекса или стандартная математическая нотация. Эта способность предвидеть предсказуемые последовательности позволяет Turbo более эффективно генерировать токены [1].
Преимущества турбо для DeepSeek-R1
1. Ускорение: Прогнозируя несколько токенов одновременно и используя паттерны, специфичные для домена, Turbo достигает значительного ускорения в времени вывода. Это может привести к улучшению пропускной способности 2-3 раза, что делает DeepSeek-R1 более жизнеспособным для приложений в реальном времени, таких как поддержка клиентов или интерактивные помощники искусственного интеллекта [1].
2. Эффективное использование ресурсов: с Turbo, DeepSeek-R1 может либо добиться более быстрого вывода на одном и том же оборудовании, либо сохранить аналогичные скорости на менее мощном оборудовании. Эта гибкость помогает организациям оптимизировать свои ресурсы графического процессора на основе требований производительности и затрат [1].
3. Экономия стоимости: более быстрый вывод означает, что для обработки той же рабочей нагрузки необходимо меньше графических процессоров, что приводит к экономии средств, которые масштабируются с размером развертывания. Это особенно полезно для крупномасштабных развертываний ИИ [1].
4. Приложения в реальном времени: Turbo делает DeepSeek-R1 подходящим для приложений, требующих мгновенных ответов, таких как поддержка клиентов с AI, или авиации AI для разработчиков, путем значительного сокращения задержки [1].
Интеграция с функциями DeepSeek-R1
Сам DeepSeek-R1-это мощная модель, которая включает в себя продвинутые функции, такие как архитектура экспертов, основанная на обучении, и иерархическая энтропия, управляемая смеси экспертов (MOE). Эти функции расширяют возможности рассуждения модели и вычислительную эффективность [2] [3]. В сочетании со спекулятивным декодированием Turbo, DeepSeek-R1 становится еще более эффективным и способным выполнять сложные задачи в сценариях в реальном времени.
Таким образом, Turbo улучшает DeepSeek-R1, ускоряя скорость вывода за счет спекулятивного декодирования, что делает его более практичным для реальных приложений, сохраняя при этом расширенные возможности рассуждения модели.
Цитаты:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-sielf-distillation-turbo-speculation
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://ruslanmv.com/blog/deepseek-r1-rl-diven-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/