Turbo підвищує продуктивність DeepSeek-R1, використовуючи методику, яка називається спекулятивним декодуванням, яка суттєво прискорює швидкість висновку моделі без шкоди для якості виходу. Ось детальне пояснення того, як працює Turbo та його переваги для DeepSeek-R1:
як працює турбо
1. Спекулятивне декодування: Замість того, щоб генерувати жетони по одному, Turbo прогнозує багато жетонів паралельно. Цей підхід заснований на здатності моделі вивчати закономірності в даних, таких як форматування елементів та математичні позначення, що дозволяє йому більш точно передбачити наступні жетони [1].
2. Процес перевірки: Після прогнозування декількох жетонів Turbo перевіряє їх проти виходу оригінальної моделі. Якщо прогнозовані жетони відповідають очікуваному виходу, вони приймаються; В іншому випадку перераховуються лише неправильні жетони. Це гарантує, що кінцевий вихід залишається узгодженим з якістю оригінальної моделі [1].
3. Навчання доменних моделей: Turbo вчиться розпізнавати та прогнозувати загальні закономірності у результатах моделі, такі як форматування латексу або стандартне математичне позначення. Ця здатність передбачати передбачувані послідовності дозволяє Turbo більш ефективно генерувати жетони [1].
Переваги турбо для DeepSeek-R1
1. Скошування: Прогнозувавши кілька жетонів одночасно та використовуючи специфічні домени, Turbo досягає значного прискорення часу умови. Це може призвести до покращення пропускної здатності 2-3 разів, що робить DeepSeek-R1 більш життєздатним для таких додатків у режимі реального часу, як підтримка клієнтів або інтерактивні помічники AI [1].
2. Ефективне використання ресурсів: З Turbo DeepSeek-R1 може або швидше досягти висновку на одному апараті або підтримувати подібні швидкості на менш потужному обладнанні. Ця гнучкість допомагає організаціям оптимізувати свої ресурси GPU на основі вимог щодо ефективності та витрат [1].
3. Економія витрат: Більш швидкий висновок означає, що для обробки одного робочого навантаження потрібно менше графічних процесорів, що призводить до економії витрат на цю шкалу з розміром розгортання. Це особливо вигідно для масштабних розгортання AI [1].
.
Інтеграціяз функціями DeepSeek-R1
Сама DeepSeek-R1-це потужна модель, яка включає в себе передові функції, такі як архітектура експертної маршрутизації на основі підкріплення та ієрархічну архітектуру суміші з ентропією (МО). Ці функції підвищують можливості міркувань моделі та обчислювальну ефективність [2] [3]. У поєднанні з спекулятивним декодуванням Turbo, DeepSeek-R1 стає ще більш ефективним і здатним виконувати складні завдання в сценаріях у режимі реального часу.
Підсумовуючи, Turbo посилює DeepSeek-R1, прискорюючи свою швидкість виводу за допомогою спекулятивного декодування, роблячи його більш практичним для реальних програм, зберігаючи при цьому вдосконалені можливості міркувань моделі.
Цитати:
[1] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-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-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-deepseek-r1/