يعزز Deepseek-R1 فك التشفير المضاربة من خلال العديد من الابتكارات الرئيسية ، بما في ذلك توجيه الخبراء المستند إلى التعلم التعزيز (RL) والتنبؤ المتعدد (MTP). إليك كيفية مساهمة توجيه الخبراء المستند إلى RL في فك تشفير المضاربة:
RL ROTING ROUNTING
1. مهمة الرمز المميز الديناميكي: يستخدم DeepSeek-R1 RL لتعيين الرموز المميزة ديناميكيًا للخبراء بناءً على التضمينات السياقية. هذا خروج عن طرق التوجيه الثابت المستخدمة في نماذج سابقة مثل Deepseek-V3. تقوم سياسة RL ، التي يُشار إليها باسم $$ \ pi _ {\ theta} $$ ، بضبط احتمال اختيار $ $ $ $ $$ للرمز المميز t $$ بناءً على التضمينات الرمزية $$ u_t $$ [1].
2. هدف التحسين: يتم تحسين سياسة RL باستخدام إطار عمل السياسة النسبية للمجموعة (GRPO). يهدف GRPO إلى زيادة المكافأة التراكمية إلى الحد الأقصى مع التقليل إلى أدنى حد من إنتروبيا التوجيه ومنع التحميل الزائد للخبراء المحددين. هذا يضمن توزيع الرموز المميزة بكفاءة عبر الخبراء ، مما يؤدي إلى تحسين موازنة التحميل وسرعة الاستدلال [1].
3. شروط التحيز الديناميكي: تشتمل وظيفة التوجيه على شروط التحيز الديناميكية التي تعدل اختيار الخبراء بناءً على ردود الفعل التدريبية. يتيح هذا القابلية للتكيف للنموذج تحسين رسم الخرائط الخاص به مع مرور الوقت ، مما يعزز كفاءة الاستدلال دون المساس بالدقة [1].
تأثير على فك تشفير المضاربة
يتضمن فك تشفير المضاربة في DeepSeek-R1 التنبؤ برموز متعددة بالتوازي والتحقق منها قبل الانتهاء من الإخراج. يعزز توجيه الخبراء المستند إلى RL فك تشفير المضاربة بواسطة:
- تحسين كفاءة التنبؤ المميز: من خلال تحسين التعيين الرمزي وموازنة التحميل ديناميكيًا ، يضمن التوجيه المستند إلى RL أن النموذج يمكنه التعامل مع المتطلبات الحسابية المتزايدة لفك تشفير المضاربة بشكل أكثر كفاءة. هذا يسمح بتوليد أسرع من الرموز المتعددة دون التضحية بالتماسك أو الدقة [1] [2].
-تعزيز القدرة على التكيف: تتيح الطبيعة التكيفية للتوجيه المستند إلى RL أن تتيح DeepSeek-R1 ضبط استراتيجيات التنبؤ الرمزية بناءً على تعقيد وسياق تسلسل الإدخال. هذه القدرة على التكيف أمر بالغ الأهمية للحفاظ على المخرجات عالية الجودة أثناء فك تشفير المضاربة ، حيث يجب أن يتنبأ النموذج والتحقق من الرموز المميزة المتعددة في وقت واحد [1] [4].
- تقليل الكمون: من خلال تحسين عملية التوجيه ، يمكن لـ DeepSeek-R1 إنشاء نص بسرعة أكبر مع الحفاظ على الدقة. هذا التخفيض في الكمون مفيد بشكل خاص لفك تشفير المضاربة ، حيث يولد الرموز المتعددة في وقت واحد بشكل كبير يسرع عملية الاستدلال الكلي [2] [3].
باختصار ، يعزز توجيه الخبراء المستند إلى RL في DeepSeek-R1 فك التشفير المضاربة عن طريق تحسين كفاءة التنبؤ المميز ، والقدرة على التكيف النموذجية ، وتقليل الكمون ، وكلها ضرورية للحفاظ على المخرجات عالية الجودة مع تسريع توليد النص.
الاستشهادات:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://centml.ai/resources/2x-inference-peed-on-r1
[3]
[4] https://www.thewirechina.com/wp-content/uploads/2025/01/deepseek-r1-document.pdf
[5]
[6] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/optimize-hosting-deepseek-r1-distilled-models-with-hugging-face-tgi-on-amazon-sagemaker-ai//
[7] https://huggingface.co/papers؟q=deepeek-r1
[8] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepeek-r1-self-distillation-turbo-speculation
[9)