Turbo suurendab Deepseek-R1 jõudlust, võimendades tehnikat, mida nimetatakse spekulatiivseks dekodeerimiseks, mis kiirendab märkimisväärselt mudeli järelduste kiirust ilma väljundkvaliteeti kahjustamata. Siin on üksikasjalik seletus, kuidas Turbo töötab, ja selle eeliseid DeepSEEK-R1 jaoks:
Kuidas Turbo töötab
1. spekulatiivne dekodeerimine: selle asemel, et genereerida žetoone ükshaaval, ennustab Turbo paralleelselt mitut žetoone. See lähenemisviis põhineb mudeli võimel õppida andmetes mustreid, näiteks elementide ja matemaatilise märkuse vormindamine, võimaldades sellel eelseisvaid žetoone täpsemalt ette näha [1].
2. kontrollimisprotsess: pärast mitme märgi ennustamist kontrollib Turbo neid algse mudeli väljundiga. Kui ennustatud märgid vastavad eeldatavale väljundile, võetakse need vastu; Vastasel juhul arvutatakse ümber ainult valed märgid. See tagab, et lõplik väljund püsib algse mudeli kvaliteediga [1].
3. Õppimisdomeenispetsiifilised mustrid: Turbo õpib ära tundma ja ennustama mudeli väljundites levinud mustreid, näiteks lateksivorminguid või standardset matemaatilist märkust. See võime ennustatavate järjestuste ette näha võimaldab Turbo tõhusamalt žetoone genereerida [1].
Turbo eelised DeepSEEK-R1 jaoks
1. SpeedUP: ennustades mitut žetooni samaaegselt ja võimendades domeenispetsiifilisi mustreid, saavutab Turbo järelduse ajal märkimisväärse kiiruse. See võib põhjustada läbilaskevõime paranemist 2-3x, muutes DeepSEEK-R1 elujõulisemaks reaalajas rakenduste jaoks nagu klienditugi või interaktiivsed AI assistendid [1].
2. Tõhus ressursside kasutamine: Turbo abil võib DeepSEEK-R1 saavutada sama riistvara kiiremaid järeldusi või säilitada vähem võimsa riistvara sarnaseid kiirusi. See paindlikkus aitab organisatsioonidel oma GPU ressursse optimeerida tulemus- ja kulunõuete põhjal [1].
3. Kulude kokkuhoid: kiirem järeldus tähendab, et sama töökoormuse käsitlemiseks on vaja vähem GPU -sid, mis põhjustab kulude kokkuhoidu, mis ulatub kasutuselevõtu suurusega. See on eriti kasulik suuremahuliste AI juurutamise korral [1].
4. Reaalajas rakendused: Turbo teeb DeepSEEK-R1 sobivaks rakendusteks, mis nõuavad koheseid vastuseid, näiteks AI-toega klienditoe või arendajatele AI kopliotsid, vähendades märkimisväärselt latentsust [1].
integreerimine Deepseek-R1 funktsioonidega
Deepseek-R1 ise on võimas mudel, mis hõlmab selliseid täiustatud funktsioone nagu tugevdusõppepõhine asjatundlik marsruutimine ja hierarhiline entroopiaga seotud segu (MOE) arhitektuur. Need funktsioonid suurendavad mudeli mõttekäiku ja arvutuslikku tõhusust [2] [3]. Kombineerituna Turbo spekulatiivse dekodeerimisega muutub DeepSEEK-R1 veelgi tõhusamaks ja suudab reaalajas stsenaariumide korral keerulisi ülesandeid käsitleda.
Kokkuvõtlikult võib öelda, et Turbo suurendab DeepSEEK-R1, kiirendades oma järelduste kiirust spekulatiivse dekodeerimise kaudu, muutes selle reaalmaailma rakenduste jaoks praktilisemaks, säilitades samal ajal mudeli täiustatud mõttekäigud.
Tsitaadid:
]
[2] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
]
[4] https://docsbot.ai/models/compare/deepseek-r1/gpt-4-urbo
[5] https://arxiv.org/html/2501.12948v1
]
[7] https://deepinfra.com/deepseek-ai/deepseek-r1-urbo
[8] https://msandbu.org/top-thing-to-know-bout-repseek-r1/