يعد فك تشفير المضاربة ومزيج من هندسة الخبراء (MOE) مفهومين متميزين في الذكاء الاصطناعى ، لكن يمكنهما التفاعل في نماذج معقدة مثل Deepseek-R1. إليك شرح مفصل لكيفية تفاعلهم:
فك تشفير المضاربة
فك تشفير المضاربة هو تقنية تستخدم لتسريع عملية الاستدلال في نماذج اللغة الكبيرة. يتضمن استخدام نموذج مسودة أصغر للتنبؤ بالرموز المتعددة ، والتي يتم التحقق منها بعد ذلك بالتوازي بواسطة نموذج هدف أكبر. يمكن أن يؤدي هذا النهج إلى تسريع عملية الاستدلال بشكل كبير مع الحفاظ على الدقة. ومع ذلك ، فإن فك تشفير المضاربة يعتمد غالبًا على أخذ العينات القائمة على الأشجار لتحسين دقة التنبؤ ، والتي يمكن أن تحد من تنوع المرشحين الناتجة في كل خطوة [1] [8].مزيج من هندسة الخبراء (MOE) في Deepseek-R1
توظف Deepseek-R1 مزيجًا من بنية الخبراء (MOE) ، والتي تم تصميمها لتعزيز الكفاءة والأداء عن طريق تنشيط مجموعة فرعية من معلمات النموذج بشكل انتقائي أثناء الاستدلال. في MOE ، ينقسم النموذج إلى نموذج فرعي أصغر أو متخصص أو "خبراء" ، كل منها يتعامل مع أنواع مختلفة من المدخلات أو المهام. تحدد وحدة البوابات الخبراء الذين يجب تنشيطهم بناءً على الإدخال ، مما يسمح للنموذج بمعالجة المهام المعقدة دون استخدام جميع المعلمات في وقت واحد [3] [4] [6].التفاعل بين فك تشفير المضاربة و MOE في Deepseek-R1
في حين أن فك تشفير المضاربة لا يتم دمجه بشكل صريح في بنية MOE لـ Deepseek-R1 ، فإن مبادئ كليهما يمكن أن تكمل بعضها البعض في تعزيز كفاءة النموذج والأداء:- الكفاءة والأداء: تعمل بنية MOE في DeepSeek-R1 على تحسين الكفاءة الحسابية عن طريق تنشيط مجموعة فرعية فقط من المعلمات. إذا تم دمج فك تشفير المضاربة مع MOE ، فقد يكون من المحتمل أن يستفيد من التنبؤات المتنوعة من خبراء مختلفين لتعزيز دقة وسرعتها في مسودة النموذج. هذا من شأنه أن يسمح بفك تشفير المضاربة الأكثر كفاءة من خلال استخدام المعرفة المتخصصة لكل خبير لتوليد تنبؤات رمزية متنوعة ودقيقة.
- التنوع والتخصص: يمكن أن تكون قدرة Moe على اختيار الخبراء ديناميكيًا بناءً على المدخلات مفيدة في فك تشفير المضاربة. باستخدام خبراء مختلفين لتوليد التنبؤات ، يمكن أن يزيد النموذج من تنوع المرشحين ، معالجة الحد من طرق فك تشفير المضاربة التقليدية حيث يتم اشتقاق المرشحين من نفس التمثيل [1].
- تكامل التعلم التعزيز: يمكن أن يؤدي استخدام Deepseek-R1 لتعلم التعزيز (RL) لتوجيه الخبراء الديناميكي إلى زيادة فك تشفير المضاربة. يمكن أن يساعد RL في تحسين اختيار الخبراء لإنشاء الرموز المميزة ، مما يضمن استخدام الخبراء الأكثر صلة لتحسين دقة التنبؤ وسرعة [4] [7].
باختصار ، في حين أن فك تشفير المضاربة و MOE لم يتم دمجهم مباشرة في DeepSeek-R1 ، يمكن دمج مبادئهما لتعزيز كفاءة النموذج والتنوع والأداء. يمكن أن يستكشف العمل المستقبلي دمج هذه التقنيات لإنشاء نماذج لغة أكثر كفاءة ودقة.
الاستشهادات:
[1] https://arxiv.org/html/2502.06282v1
[2] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
[3]
[4] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[5] https://openreview.net/forum؟id=rz0kozh3le
[6]
[7] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/understing-deepseek-r1
[8 "
[9] https://fireworks.ai/blog/deepeek-r1-deepdive
[10]