Turbo meningkatkan kinerja Deepseek-R1 dengan memanfaatkan teknik yang disebut decoding spekulatif, yang secara signifikan mempercepat kecepatan inferensi model tanpa mengurangi kualitas output. Berikut penjelasan terperinci tentang bagaimana Turbo bekerja dan manfaatnya untuk Deepseek-R1:
Bagaimana Turbo Bekerja
1. Decoding spekulatif: Alih -alih menghasilkan token satu per satu, Turbo memprediksi beberapa token secara paralel. Pendekatan ini didasarkan pada kemampuan model untuk mempelajari pola dalam data, seperti format elemen dan notasi matematika, yang memungkinkannya mengantisipasi token yang akan datang lebih akurat [1].
2. Proses verifikasi: Setelah memprediksi beberapa token, Turbo memverifikasi mereka terhadap output model asli. Jika token yang diprediksi cocok dengan output yang diharapkan, mereka diterima; Kalau tidak, hanya token yang salah yang dihitung ulang. Ini memastikan bahwa output akhir tetap konsisten dengan kualitas model asli [1].
3. PEMBAGI POLA-POLA KHUSUS DOMAIN: Turbo belajar untuk mengenali dan memprediksi pola umum dalam output model, seperti pemformatan lateks atau notasi matematika standar. Kemampuan untuk mengantisipasi urutan yang dapat diprediksi ini memungkinkan Turbo untuk menghasilkan token lebih efisien [1].
Manfaat Turbo untuk Deepseek-R1
1. Speedup: Dengan memprediksi beberapa token secara bersamaan dan memanfaatkan pola spesifik domain, turbo mencapai percepatan waktu inferensi yang signifikan. Ini dapat menghasilkan peningkatan 2-3x dalam throughput, membuat Deepseek-R1 lebih layak untuk aplikasi real-time seperti dukungan pelanggan atau asisten AI interaktif [1].
2. Pemanfaatan Sumber Daya yang Efisien: Dengan Turbo, Deepseek-R1 dapat mencapai inferensi yang lebih cepat pada perangkat keras yang sama atau mempertahankan kecepatan yang sama pada perangkat keras yang kurang kuat. Fleksibilitas ini membantu organisasi mengoptimalkan sumber daya GPU mereka berdasarkan persyaratan kinerja dan biaya [1].
3. Penghematan Biaya: Inferensi yang lebih cepat berarti lebih sedikit GPU yang diperlukan untuk menangani beban kerja yang sama, yang mengarah pada penghematan biaya skala dengan ukuran penyebaran. Ini sangat bermanfaat untuk penyebaran AI skala besar [1].
4. Aplikasi real-time: Turbo membuat Deepseek-R1 cocok untuk aplikasi yang membutuhkan respons instan, seperti dukungan pelanggan bertenaga AI atau kopilot AI untuk pengembang, dengan mengurangi latensi secara signifikan [1].
Integrasidengan fitur Deepseek-R1
Deepseek-R1 sendiri adalah model yang kuat yang menggabungkan fitur-fitur canggih seperti routing ahli berbasis pembelajaran penguatan dan arsitektur campuran-mixture-of-experts (MOE) yang disesuaikan dengan hierarkis. Fitur -fitur ini meningkatkan kemampuan penalaran model dan efisiensi komputasi [2] [3]. Ketika dikombinasikan dengan decoding spekulatif Turbo, Deepseek-R1 menjadi lebih efisien dan mampu menangani tugas-tugas kompleks dalam skenario real-time.
Singkatnya, Turbo meningkatkan Deepseek-R1 dengan mempercepat kecepatan inferensi melalui decoding spekulatif, menjadikannya lebih praktis untuk aplikasi dunia nyata sambil mempertahankan kemampuan penalaran lanjutan model tersebut.
Kutipan:
[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-danguage-models
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/gpt-4-urbo
[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-now-about-deepseek-r1/