การถอดรหัสการเก็งกำไรและส่วนผสมของสถาปัตยกรรมผู้เชี่ยวชาญ (MOE) เป็นแนวคิดสองแนวคิดที่แตกต่างกันใน AI แต่พวกเขาสามารถโต้ตอบในโมเดลที่ซับซ้อนเช่น Deepseek-R1 นี่คือคำอธิบายโดยละเอียดว่าพวกเขาจะโต้ตอบได้อย่างไร:
การถอดรหัสการเก็งกำไร
การถอดรหัสการเก็งกำไรเป็นเทคนิคที่ใช้ในการเร่งกระบวนการอนุมานในรูปแบบภาษาขนาดใหญ่ มันเกี่ยวข้องกับการใช้แบบจำลองร่างขนาดเล็กเพื่อทำนายหลายโทเค็นซึ่งจะถูกตรวจสอบในแบบคู่ขนานโดยโมเดลเป้าหมายขนาดใหญ่ วิธีการนี้สามารถเร่งกระบวนการอนุมานได้อย่างมีนัยสำคัญในขณะที่รักษาความแม่นยำ อย่างไรก็ตามการถอดรหัสการเก็งกำไรมักขึ้นอยู่กับการสุ่มตัวอย่างแบบต้นไม้เพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายซึ่งสามารถจำกัดความหลากหลายของผู้สมัครที่สร้างขึ้นในแต่ละขั้นตอน [1] [8]ส่วนผสมของผู้เชี่ยวชาญ (MOE) สถาปัตยกรรมใน Deepseek-R1
Deepseek-R1 ใช้ส่วนผสมของสถาปัตยกรรมผู้เชี่ยวชาญ (MOE) ซึ่งออกแบบมาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิภาพโดยเลือกเปิดใช้งานชุดย่อยของพารามิเตอร์ของโมเดลในระหว่างการอนุมาน ใน MOE แบบจำลองจะถูกแบ่งออกเป็นรุ่นย่อยขนาดเล็กพิเศษหรือ "ผู้เชี่ยวชาญ" แต่ละการจัดการอินพุตหรืองานประเภทต่างๆ โมดูล gating กำหนดว่าผู้เชี่ยวชาญใดที่จะเปิดใช้งานตามอินพุตช่วยให้โมเดลสามารถประมวลผลงานที่ซับซ้อนโดยไม่ต้องใช้พารามิเตอร์ทั้งหมดพร้อมกัน [3] [4] [6]ปฏิสัมพันธ์ระหว่างการถอดรหัสการเก็งกำไรและ MOE ใน Deepseek-R1
ในขณะที่การถอดรหัสการเก็งกำไรไม่ได้รวมเข้ากับสถาปัตยกรรม MOE ของ Deepseek-R1 อย่างชัดเจนหลักการของทั้งคู่สามารถเติมเต็มซึ่งกันและกันในการเพิ่มประสิทธิภาพของโมเดลและประสิทธิภาพ:- ประสิทธิภาพและประสิทธิภาพ: สถาปัตยกรรม MOE ใน Deepseek-R1 เพิ่มประสิทธิภาพการคำนวณประสิทธิภาพโดยการเปิดใช้งานเฉพาะชุดย่อยของพารามิเตอร์ หากการถอดรหัสการเก็งกำไรจะถูกรวมเข้ากับ MOE มันอาจใช้ประโยชน์จากการคาดการณ์ที่หลากหลายจากผู้เชี่ยวชาญที่แตกต่างกันเพื่อเพิ่มความแม่นยำและความเร็วของแบบจำลอง สิ่งนี้จะช่วยให้การถอดรหัสการเก็งกำไรมีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยใช้ความรู้พิเศษของผู้เชี่ยวชาญแต่ละคนในการสร้างการคาดการณ์โทเค็นที่หลากหลายและแม่นยำ
- ความหลากหลายและความเชี่ยวชาญ: ความสามารถของ MOE ในการเลือกผู้เชี่ยวชาญแบบไดนามิกตามอินพุตอาจเป็นประโยชน์ในการถอดรหัสการเก็งกำไร ด้วยการใช้ผู้เชี่ยวชาญที่แตกต่างกันเพื่อสร้างการคาดการณ์แบบจำลองสามารถเพิ่มความหลากหลายของผู้สมัครโดยระบุถึงข้อ จำกัด ของวิธีการถอดรหัสแบบเก็งกำไรแบบดั้งเดิมที่ผู้สมัครได้มาจากการเป็นตัวแทนเดียวกัน [1]
- การรวมการเรียนรู้การเสริมแรง: การใช้การเรียนรู้เสริมแรง (RL) ของ Deepseek-R1 (RL) สำหรับการกำหนดเส้นทางผู้เชี่ยวชาญแบบไดนามิกสามารถเพิ่มการถอดรหัสแบบเก็งกำไร RL สามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการเลือกผู้เชี่ยวชาญสำหรับการสร้างโทเค็นร่างเพื่อให้มั่นใจว่าผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้องมากที่สุดจะใช้เพื่อปรับปรุงความแม่นยำในการทำนายและความเร็ว [4] [7]
โดยสรุปในขณะที่การถอดรหัสการเก็งกำไรและ MOE ไม่ได้รวมเข้าด้วยกันโดยตรงใน Deepseek-R1 แต่หลักการของพวกเขาสามารถรวมกันเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองความหลากหลายและประสิทธิภาพ งานในอนาคตสามารถสำรวจการรวมเทคนิคเหล่านี้เพื่อสร้างแบบจำลองภาษาที่มีประสิทธิภาพและแม่นยำยิ่งขึ้น
การอ้างอิง:
[1] https://arxiv.org/html/2502.06282V1
[2] https://fireworks.ai/blog/deepseek-model-architecture
[3] https://www.popai.pro/resources/deepseek-r1-model-explained-how-mla-and-moe-architectures-power-its-performance/
[4] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[5] https://openreview.net/forum?id=rz0kozh3le
[6] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-r1-an-affordable-rival-to-openais-o1/
[7] https://kili-technology.com/large-language-models-llms/understanding-deepseek-r1
[8] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai/
[9] https://fireworks.ai/blog/deepseek-r1-deepdive
[10] https://www.popai.pro/resources/understanding-deepseek-r1-model-technical-details-architecture-and-deployment-options/