Turbo pagerina „Deepseeek-R1“ veikimą pasitelkdamas techniką, vadinamą spekuliatyviu dekodavimu, o tai žymiai pagreitina modelio išvadų greitį nepakenkiant išvesties kokybei. Čia pateiktas išsamus „Turbo“ veikimo ir jo nauda „Deepseeek-R1“:
Kaip veikia turbo
1. Spekuliacinis dekodavimas: užuot generuojęs žetonus po vieną, „Turbo“ lygiagrečiai prognozuoja kelis žetonus. Šis požiūris grindžiamas modelio gebėjimu išmokti duomenų modelių, tokių kaip elementų formatavimas ir matematinis žymėjimas, leidžiantis jam tiksliau numatyti būsimus žetonus [1].
2. Patikrinimo procesas: Numatęs kelis žetonus, „Turbo“ juos patikrina pagal pradinio modelio išvestį. Jei prognozuojami žetonai atitinka numatomą išvestį, jie yra priimami; Priešingu atveju perskaičiuojami tik neteisingi žetonai. Tai užtikrina, kad galutinis išėjimas išliks atitiktas pradinio modelio kokybe [1].
3. Mokymosi srities modeliai: „Turbo“ išmoksta atpažinti ir numatyti įprastus modelio modelius, tokius kaip latekso formatavimas ar standartinė matematinė žymėjimas. Šis gebėjimas numatyti nuspėjamas sekas leidžia „Turbo“ efektyviau generuoti žetonus [1].
„Turbo“ pranašumai „Deepseek-R1“
1. Speedup: numatydamas kelis žetonus vienu metu ir pasinaudodami konkrečiai srities modeliais, „Turbo“ pasiekia reikšmingą greitį per išvadų laiką. Dėl to pralaidumas gali pagerinti 2-3x, todėl „Deepseeek-R1“ tampa perspektyvesnis realiojo laiko programoms, tokioms kaip klientų aptarnavimas ar interaktyvūs AI padėjėjai [1].
2. Efektyvus išteklių panaudojimas: Naudojant „Turbo“, „Deepseek-R1“ gali pasiekti greitesnę išvadą toje pačioje aparatinėje įrangoje arba išlaikyti panašų greitį mažiau galingoje aparatinėje įrangoje. Šis lankstumas padeda organizacijoms optimizuoti savo GPU išteklius, atsižvelgiant į našumo ir išlaidų reikalavimus [1].
3. Išlaidų taupymas: greitesnis išvadas reiškia, kad norint tvarkyti tą patį darbo krūvį reikia mažiau GPU, todėl sutaupys išlaidų, kurių mastas yra diegimo dydis. Tai ypač naudinga didelio masto AI diegimui [1].
4. Realiojo laiko programos: „Turbo“ daro „Deepseek-R1“ tinkamą programoms, reikalaujančioms greitų atsakymų, tokių kaip AI varomas klientų aptarnavimas ar AI kopilotai kūrėjams, žymiai sumažinant delsą [1].
integracija su „Deepseek-R1“ funkcijomis
Pats „Deepseek-R1“ yra galingas modelis, apimantis pažangias funkcijas, tokias kaip armatūros mokymosi paremtas ekspertų maršrutas ir hierarchinė entropija, kurią sukelia ekspertų mišinys (MOE) architektūra. Šios savybės pagerina modelio samprotavimo galimybes ir skaičiavimo efektyvumą [2] [3]. Derinant su „Turbo“ spekuliatyviu dekodavimu, „Deepseek-R1“ tampa dar efektyvesnis ir gali atlikti sudėtingas užduotis realiojo laiko scenarijais.
Apibendrinant galima pasakyti, kad „Turbo“ sustiprina „Deepseeek-R1“, pagreitindamas jo išvadų greitį spekuliatyviai dekoduodamas, todėl jis yra praktiškesnis realaus pasaulio programoms išlaikant pažangias modelio samprotavimo galimybes.
Citatos:
[1] https://predbase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-urbo-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-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-r1urbo
[8] https://msandbu.org/top-things-to-know-out-sepseek-r1/