Turbo izboljšuje delovanje Deepseek-R1 z uporabo tehnike, imenovane špekulativno dekodiranje, ki znatno pospeši hitrost sklepanja modela, ne da bi pri tem ogrozila kakovost izhoda. Tu je podrobna razlaga, kako deluje Turbo in njegove koristi za Deepseek-R1:
Kako deluje turbo
1. špekulativno dekodiranje: Namesto da bi ustvaril žetone naenkrat, Turbo vzporedno napoveduje več žetonov. Ta pristop temelji na sposobnosti modela za učenje vzorcev v podatkih, kot so oblikovanje elementov in matematična zapisovanje, ki mu omogoča natančnejše predvidevanje prihajajočih žetonov [1].
2. Postopek preverjanja: Po napovedi več žetonov jih Turbo preveri glede na izhod prvotnega modela. Če predvideni žetoni ustrezajo pričakovani proizvodnji, so sprejeti; V nasprotnem primeru se preračunajo samo napačni žetoni. To zagotavlja, da končni rezultat ostane skladen s kakovostjo prvotnega modela [1].
3. Učni vzorci, specifični za učenje: Turbo se nauči prepoznavati in napovedati skupne vzorce v izhodih modela, kot so oblikovanje lateksa ali standardna matematična zapis. Ta sposobnost predvidevanja predvidljivih sekvenc omogoča Turbo učinkovitejše ustvarjanje žetonov [1].
Prednosti Turbo za Deepseek-R1
1. SpeedUp: Z napovedovanjem več žetonov hkrati in izkoriščanjem vzorcev, specifičnih za domeno, Turbo doseže znatno hitrost v času sklepanja. To lahko povzroči 2-3-kratno izboljšanje pretoka, zaradi česar je Deepseek-R1 bolj izvedljiv za aplikacije v realnem času, kot so podpora strankam ali interaktivni pomočniki AI [1].
2. Učinkovita uporaba virov: Pri Turbo lahko Deepseek-R1 doseže hitrejši sklep o isti strojni opremi ali ohrani podobne hitrosti na manj zmogljivi strojni opremi. Ta prilagodljivost pomaga organizacijam optimizirati svoje vire GPU na podlagi učinkovitosti in stroškov [1].
3. Prihranki stroškov: Hitrejši sklep pomeni, da je za enako obremenitev potrebnih manj GPU -jev, kar vodi do prihrankov stroškov, ki se spreminjajo z velikostjo uvajanja. To je še posebej koristno za obsežne uvajanja AI [1].
4. Aplikacije v realnem času: Turbo naredi Deepseek-R1 primerno za aplikacije, ki zahtevajo takojšnje odzive, kot so AI-pogonska podpora strankam ali AI kopijo za razvijalce, z znatno zmanjšanjem zamud [1].
Integracija z funkcijami Deepseek-R1
Sam Deepseek-R1 je močan model, ki vključuje napredne funkcije, kot sta okrepljeno učenje strokovnega usmerjanja in hierarhična entropija, ki je bila vgrajena z mešanico (MOE) arhitektura. Te lastnosti povečujejo zmogljivosti sklepanja modela in računsko učinkovitost [2] [3]. V kombinaciji s turbonim špekulativnim dekodiranjem postane Deepseek-R1 še učinkovitejši in sposoben ravnati s kompleksnimi nalogami v scenarijih v realnem času.
Če povzamemo, Turbo izboljšuje Deepseek-R1 s pospeševanjem hitrosti sklepanja s špekulativnim dekodiranjem, zaradi česar je bolj praktičen za aplikacije v resničnem svetu, hkrati pa ohranja napredne zmogljivosti za sklepanje modela.
Navedbe:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-ssebce-distilacija-turbo-spekulacija
[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-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-reepseek-r1/