Turbo zvyšuje výkon Deepseek-R1 využitím techniky nazývanej špekulatívne dekódovanie, ktoré výrazne zrýchľuje inferenčnú rýchlosť modelu bez ohrozenia kvality výstupu. Tu je podrobné vysvetlenie toho, ako Turbo funguje, a jeho výhody pre Deepseek-R1:
Ako funguje turbo
1. Špekulatívne dekódovanie: Namiesto generovania tokenov po jednom, Turbo predpovedá paralelne viac tokenov. Tento prístup je založený na schopnosti modelu učiť sa vzorce v údajoch, ako sú prvky formátovania a matematický zápis, čo mu umožňuje presnejšie predvídať nadchádzajúce tokeny [1].
2. Overenie procesu: Po predpovedaní viacerých tokenov ich Turbo overí oproti výstupu pôvodného modelu. Ak sa predpovedané tokeny zhodujú s očakávaným výstupom, sú akceptované; V opačnom prípade sa prepočítajú iba nesprávne tokeny. To zaisťuje, že konečný výstup zostáva v súlade s kvalitou pôvodného modelu [1].
3. Vzory špecifické pre učenie domény: Turbo sa učí rozpoznávať a predpovedať spoločné vzorce vo výstupoch modelu, ako je formátovanie latexu alebo štandardný matematický zápis. Táto schopnosť predvídať predvídateľné sekvencie umožňuje Turbo efektívnejšie generovať tokeny [1].
Výhody Turbo pre Deepseek-R1
1. Zavedenie: Turbo predpovedaním viacerých tokenov súčasne a využitím vzorov špecifických pre doménu, Turbo dosiahne významné zrýchlenie v odvodovom čase. To môže mať za následok 2-3x zlepšenie priepustnosti, vďaka čomu je Deepseek-R1 životaschopnejší pre aplikácie v reálnom čase, ako je zákaznícka podpora alebo interaktívni asistenti AI [1].
2. Efektívne využitie zdrojov: Pri Turbo môže Deepseek-R1 dosiahnuť rýchlejšiu inferenciu na rovnakom hardvéri alebo udržiavať podobné rýchlosti na menej výkonnom hardvéri. Táto flexibilita pomáha organizáciám optimalizovať ich zdroje GPU na základe požiadaviek na výkon a náklady [1].
3. Úspory nákladov: Rýchlejší inferencia znamená, že na zvládnutie rovnakého pracovného zaťaženia je potrebných menej GPU, čo vedie k úsporám nákladov, ktoré sa majú mieriť s veľkosťou nasadenia. To je obzvlášť prospešné pre rozsiahle nasadenia AI [1].
4. Aplikácie v reálnom čase: Turbo robí Deepseek-R1 vhodné pre aplikácie, ktoré si vyžadujú okamžité reakcie, ako je zákaznícka podpora poháňaná AI alebo AI Copilot pre vývojárov, výrazným znížením latencie [1].
Integrácia s funkciami Deepseek-R1
Samotný Deepseek-R1 je výkonný model, ktorý obsahuje pokročilé funkcie, ako je expertné smerovanie expertov založené na posilňovaní a architektúra hierarchickej entropie riadenej zmesi expertov (MOE). Tieto vlastnosti zvyšujú schopnosti uvažovania modelu a výpočtovú efektívnosť [2] [3]. V kombinácii so špekulatívnym dekódovaním Turbo sa Deepseek-R1 stáva ešte efektívnejšou a schopná zvládnuť zložité úlohy v scenároch v reálnom čase.
Stručne povedané, Turbo vylepšuje Deepseek-R1 zrýchlením svojej inferenčnej rýchlosti špekulatívnym dekódovaním, vďaka čomu je praktickejšia pre aplikácie v reálnom svete a zároveň zachováva pokročilé schopnosti uvažovania modelu.
Citácie:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speceulácia
[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-turbo
[8] https://msandbu.org/top-things-to-not-about-about-deepseek-r1/