การถอดรหัสการเก็งกำไรสามารถรวมเข้ากับเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพอื่น ๆ ใน Deepseek-R1

การถอดรหัสการเก็งกำไรใน Deepseek-R1

การถอดรหัสการเก็งกำไรเป็นเทคนิคที่ใช้ใน Deepseek-R1 เพื่อปรับปรุงความเร็วในการอนุมานโดยการทำนายโทเค็นก่อนที่จะจำเป็นจริง วิธีการนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถลดเวลาในการถอดรหัสและสร้างข้อความได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น อย่างไรก็ตามการถอดรหัสการเก็งกำไรมักจะต้องใช้วิธีการที่กำหนดขึ้นซึ่งหมายความว่าไม่สามารถใช้กับอุณหภูมิที่ไม่ใช่ศูนย์ซึ่งเป็นพารามิเตอร์ที่ควบคุมการสุ่มในการทำนาย [4]

การรวมเข้ากับเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพอื่น ๆ

Deepseek-R1 ได้รวมเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพขั้นสูงหลายอย่างแล้วรวมถึง::

-ส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญ (MOE) สถาปัตยกรรม: สถาปัตยกรรมนี้สลายตัวแบบโมเดลเป็นรุ่นย่อยที่มีขนาดเล็กกว่าพิเศษช่วยให้สามารถใช้งานได้อย่างมีประสิทธิภาพใน GPU เกรดผู้บริโภคโดยการเปิดใช้งานเฉพาะรุ่นย่อยที่เกี่ยวข้องในระหว่างงานเฉพาะ [1]
-ความสนใจแฝงหลายครั้ง (MLA): Deepseek-R1 ใช้ MLA เพื่อบีบอัดดัชนีค่าคีย์เพื่อลดความต้องการการจัดเก็บอย่างมีนัยสำคัญ นอกจากนี้ยังรวมการเรียนรู้การเสริมแรง (RL) เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกลไกความสนใจแบบไดนามิก [1]
- การทำนายแบบมัลติเทน (MTP): เทคนิคนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถทำนายโทเค็นหลายโทพร้อมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพเพิ่มความเร็วในการอนุมานอย่างมีประสิทธิภาพ MTP ได้รับการปรับปรุงด้วยการเชื่อมต่อที่ตกค้างข้ามความลึกและความละเอียดของการทำนายแบบปรับตัวเพื่อปรับปรุงการเชื่อมโยงและประสิทธิภาพ [1]
-การคำนวณที่มีความแม่นยำต่ำ: แบบจำลองใช้เลขคณิตที่มีความแม่นยำผสมโดยใช้ตัวเลขจุดลอยตัว 8 บิตสำหรับการคำนวณส่วนสำคัญซึ่งช่วยลดการใช้หน่วยความจำและเร่งความเร็วในการประมวลผล [1]

รวมการถอดรหัสการเก็งกำไรเข้ากับเทคนิคอื่น ๆ

การถอดรหัสการเก็งกำไรสามารถรวมกับเทคนิคเหล่านี้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพเพิ่มเติม:

-การกำหนดเส้นทางผู้เชี่ยวชาญแบบปรับตัวด้วย RL: โดยการรวมการถอดรหัสการเก็งกำไรกับการกำหนดเส้นทางผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ RL Deepseek-R1 สามารถกำหนดโทเค็นให้กับผู้เชี่ยวชาญได้ในขณะที่การคาดการณ์โทเค็น ชุดค่าผสมนี้สามารถเพิ่มประสิทธิภาพทั้งการทำแผนที่โทเค็นและประสิทธิภาพการทำนาย [1]
- การเพิ่มประสิทธิภาพความสนใจแฝง RL-Guided: การถอดรหัสการเก็งกำไรสามารถได้รับประโยชน์จากน้ำหนักความสนใจที่ปรับแบบไดนามิกขึ้นอยู่กับผลตอบแทนการเสริมแรงเพื่อให้มั่นใจว่าโทเค็นที่มีส่วนทำให้วิถีการใช้เหตุผลที่แข็งแกร่งยิ่งขึ้น [1]
- การเพิ่มประสิทธิภาพที่รวดเร็ว: เทคนิคต่าง ๆ เช่นการเพิ่มประสิทธิภาพที่รวดเร็วบนแพลตฟอร์มเช่น Amazon Bedrock สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของ Deepseek-R1 โดยการปรับให้เหมาะสมเพื่อลดจำนวนโทเค็นคิดที่ต้องการโดยไม่ต้องเสียสละความแม่นยำ [2] สิ่งนี้สามารถมีประสิทธิภาพโดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อรวมกับการถอดรหัสการเก็งกำไรเพื่อปรับปรุงกระบวนการให้เหตุผล

บทสรุป

การถอดรหัสการเก็งกำไรของ Deepseek-R1 สามารถรวมเข้ากับเทคนิคการเพิ่มประสิทธิภาพอื่น ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพและความแม่นยำ ด้วยการรวมการถอดรหัสการเก็งกำไรเข้ากับคุณสมบัติทางสถาปัตยกรรมขั้นสูงและกลยุทธ์การเพิ่มประสิทธิภาพ DEEPSEEK-R1 สามารถบรรลุความสามารถในการใช้เหตุผลที่เหนือกว่าในขณะที่ยังคงรักษาค่าใช้จ่ายในการคำนวณต่ำ

การอ้างอิง:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-reasoning-models-like-reekseek-with-prompt-optimization-on-amazon-bedrock/
[3] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[4] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/
[5] https://www.philschmid.de/deepseek-r1
[6] https://arxiv.org/html/2502.02789V1
[7] https://www.youtube.com/watch?v=BKUFWDW83EA
[8] https://www.vellum.ai/blog/the-training-of-deepseek-r1-and-ways-to-use-it