Turbo uzlabo DeepSEEK-R1 veiktspēju, izmantojot metodi, ko sauc par spekulatīvu dekodēšanu, kas ievērojami paātrina modeļa secinājumu ātrumu, neapdraudot izejas kvalitāti. Šeit ir detalizēts skaidrojums par to, kā darbojas turbo un tā ieguvumi DeepSEEK-R1:
Kā darbojas turbo
1. Spekulatīva dekodēšana: tā vietā, lai ģenerētu žetonus pa vienam, turbo paralēli prognozē vairākus žetonus. Šī pieeja ir balstīta uz modeļa spēju apgūt datus, piemēram, elementu formatēšanas un matemātisko notāciju, ļaujot tai precīzāk paredzēt gaidāmos žetonus [1].
2. Pārbaudes process: Pēc vairāku žetonu prognozēšanas Turbo tos pārbauda pret sākotnējā modeļa izvadi. Ja prognozētie žetoni sakrīt ar paredzamo izlaidi, tie tiek pieņemti; Pretējā gadījumā tiek pārrēķināts tikai nepareizs žetons. Tas nodrošina, ka gala izlaide paliek atbilstoša sākotnējā modeļa kvalitātei [1].
3. Mācīšanās domēnam specifiski modeļi: Turbo iemācās atpazīt un paredzēt kopīgus modeļa modeļus, piemēram, lateksa formatēšana vai standarta matemātiskā notācija. Šī spēja paredzēt paredzamās secības ļauj turbo efektīvāk ģenerēt žetonus [1].
Turbo ieguvumi DeepSeek-R1
1. Ātrums: vienlaikus prognozējot vairākus žetonus un piesaistot domēnam specifiskus modeļus, turbo sasniedz ievērojamu paātrinājumu secināšanas laikā. Tas var izraisīt 2-3x uzlabojumu caurlaidspējai, padarot DeepSEEK-R1 dzīvotspējīgāku reāllaika lietojumprogrammām, piemēram, klientu atbalstam vai interaktīviem AI palīgiem [1].
2. Efektīva resursu izmantošana: Izmantojot turbo, DeepSEEK-R1 var panākt ātrāku secinājumu vienā un tajā pašā aparatūrā vai saglabāt līdzīgu ātrumu mazāk jaudīgai aparatūrai. Šī elastība palīdz organizācijām optimizēt savus GPU resursus, pamatojoties uz veiktspējas un izmaksu prasībām [1].
3. Izmaksu ietaupījumi: ātrāks secinājums nozīmē, ka ir nepieciešams mazāk GPU, lai apstrādātu to pašu darba slodzi, izraisot izmaksu ietaupījumus, kas ir mērogi ar izvietošanas lielumu. Tas ir īpaši izdevīgi liela mēroga AI izvietošanai [1].
4. Reāllaika lietojumprogrammas: Turbo padara DeepSEEK-R1 piemērotu lietojumprogrammām, kurām nepieciešama tūlītēja atbilde, piemēram, ar AI darbināmu klientu atbalstu vai AI kopilotiem izstrādātājiem, ievērojami samazinot latentumu [1].
integrācija ar DeepSeek-R1 funkcijām
Pats DeepSeek-R1 ir spēcīgs modelis, kas ietver tādas uzlabotas funkcijas kā pastiprināšanas mācīšanās balstīta ekspertu maršrutēšana un hierarhiski ar entropiju saistīti ekspertu (MOE) arhitektūra. Šīs funkcijas uzlabo modeļa spriešanas iespējas un skaitļošanas efektivitāti [2] [3]. Apvienojumā ar Turbo spekulatīvo dekodēšanu DeepSEEK-R1 kļūst vēl efektīvāks un spējīgs veikt sarežģītus uzdevumus reālā laika scenārijos.
Rezumējot, turbo uzlabo DeepSEEK-R1, paātrinot tā secinājumu ātrumu, izmantojot spekulatīvu dekodēšanu, padarot to praktiskāku reālās pasaules lietojumprogrammām, vienlaikus saglabājot modeļa uzlabotās spriešanas iespējas.
Atsauces:
[1.]
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[3] https://ruslanmv.com/blog/deepseek-r1-rl-driven-wanguage-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-urbo
[8] https://msandbu.org/top-things-to-know-about-depseek-r1/