เทอร์โบช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของ Deepseek-R1 โดยใช้ประโยชน์จากเทคนิคที่เรียกว่าการถอดรหัสการเก็งกำไรซึ่งจะช่วยเร่งความเร็วการอนุมานของแบบจำลองอย่างมีนัยสำคัญโดยไม่ลดระดับคุณภาพเอาต์พุต นี่คือคำอธิบายโดยละเอียดว่าเทอร์โบทำงานอย่างไรและประโยชน์ของมันสำหรับ Deepseek-R1:
ทำงานเทอร์โบอย่างไร
1. การถอดรหัสการเก็งกำไร: แทนที่จะสร้างโทเค็นทีละตัวเทอร์โบทำนายโทเค็นหลายตัวในแบบคู่ขนาน วิธีการนี้ขึ้นอยู่กับความสามารถของโมเดลในการเรียนรู้รูปแบบในข้อมูลเช่นองค์ประกอบการจัดรูปแบบและสัญกรณ์ทางคณิตศาสตร์ทำให้สามารถคาดการณ์โทเค็นที่กำลังจะเกิดขึ้นได้อย่างแม่นยำมากขึ้น [1]
2. กระบวนการตรวจสอบ: หลังจากทำนายหลายโทเค็นเทอร์โบจะตรวจสอบพวกเขากับผลลัพธ์ของโมเดลดั้งเดิม หากโทเค็นที่คาดการณ์ตรงกับผลลัพธ์ที่คาดหวังพวกเขาจะได้รับการยอมรับ มิฉะนั้นจะมีการคำนวณโทเค็นที่ไม่ถูกต้องเท่านั้น สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าผลลัพธ์สุดท้ายยังคงสอดคล้องกับคุณภาพของโมเดลดั้งเดิม [1]
3. การเรียนรู้รูปแบบเฉพาะโดเมน: เทอร์โบเรียนรู้ที่จะรับรู้และทำนายรูปแบบทั่วไปในผลลัพธ์ของโมเดลเช่นการจัดรูปแบบน้ำยางหรือสัญกรณ์ทางคณิตศาสตร์มาตรฐาน ความสามารถในการคาดการณ์ลำดับที่คาดการณ์ได้ช่วยให้เทอร์โบสามารถสร้างโทเค็นได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น [1]
ประโยชน์ของเทอร์โบสำหรับ Deepseek-R1
1. การเร่งความเร็ว: โดยการทำนายหลายโทเค็นพร้อมกันและใช้ประโยชน์จากรูปแบบเฉพาะโดเมนเทอร์โบจะได้รับการเร่งความเร็วอย่างมีนัยสำคัญในเวลาอนุมาน ซึ่งอาจส่งผลให้การปรับปรุง 2-3x ในปริมาณงานทำให้ DeepSeek-R1 ทำงานได้มากขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์เช่นการสนับสนุนลูกค้าหรือผู้ช่วย AI แบบโต้ตอบ [1]
2. การใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพ: ด้วยเทอร์โบ Deepseek-R1 สามารถบรรลุการอนุมานได้เร็วขึ้นบนฮาร์ดแวร์เดียวกันหรือรักษาความเร็วที่คล้ายกันในฮาร์ดแวร์ที่มีประสิทธิภาพน้อยกว่า ความยืดหยุ่นนี้ช่วยให้องค์กรเพิ่มประสิทธิภาพทรัพยากร GPU ตามข้อกำหนดด้านประสิทธิภาพและค่าใช้จ่าย [1]
3. การประหยัดต้นทุน: การอนุมานเร็วขึ้นหมายถึง GPU ที่น้อยลงจำเป็นต้องจัดการกับภาระงานเดียวกันซึ่งนำไปสู่การประหยัดต้นทุนที่ปรับขนาดด้วยขนาดการปรับใช้ นี่เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการปรับใช้ AI ขนาดใหญ่ [1]
4. แอปพลิเคชั่นเรียลไทม์: เทอร์โบทำให้ Deepseek-R1 เหมาะสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการการตอบสนองทันทีเช่นการสนับสนุนลูกค้าที่ขับเคลื่อนด้วย AI หรือ Copilots AI สำหรับนักพัฒนาโดยลดเวลาแฝงอย่างมีนัยสำคัญ [1]
การรวมเข้ากับคุณสมบัติ DeepSeek-R1
Deepseek-R1 เองเป็นแบบจำลองที่ทรงพลังที่รวมคุณสมบัติขั้นสูงเช่นการกำหนดเส้นทางผู้เชี่ยวชาญด้านการเรียนรู้แบบเสริมแรงและสถาปัตยกรรมการผสมผสานแบบเอนโทรปีของ Experts (MOE) คุณสมบัติเหล่านี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการใช้เหตุผลและประสิทธิภาพการคำนวณของโมเดล [2] [3] เมื่อรวมกับการถอดรหัสการเก็งกำไรของเทอร์โบ Deepseek-R1 จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นและสามารถจัดการงานที่ซับซ้อนในสถานการณ์จริง
โดยสรุปเทอร์โบช่วยเพิ่ม Deepseek-R1 โดยการเร่งความเร็วการอนุมานผ่านการถอดรหัสการเก็งกำไรทำให้การใช้งานจริงมากขึ้นสำหรับการใช้งานจริงในขณะที่ยังคงความสามารถในการใช้เหตุผลขั้นสูงของโมเดล
การอ้างอิง:
[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/