Deepseek-R1 tăng cường giải mã đầu cơ thông qua một số cải tiến chính, bao gồm cả việc định tuyến chuyên gia dựa trên học tập Củng cố (RL) và dự đoán đa điểm (MTP). Đây là cách định tuyến chuyên gia dựa trên RL góp phần giải mã đầu cơ:
Định tuyến chuyên gia dựa trên RL
1. Bài tập mã thông báo động: DeepSeek-R1 sử dụng RL để gán mã thông báo động cho các chuyên gia dựa trên các nhúng theo ngữ cảnh. Đây là một sự khởi đầu từ các phương thức định tuyến tĩnh được sử dụng trong các mô hình trước đó như DeepSeek-V3. Chính sách RL, được ký hiệu là $$ \ pi _ {\ theta} $$, điều chỉnh xác suất chọn chuyên gia $$ e_i $$ cho token $$ T $$ Dựa trên mã thông báo nhúng $$ U_T $$ [1].
2. Mục tiêu tối ưu hóa: Chính sách RL được tối ưu hóa bằng cách sử dụng khung tối ưu hóa chính sách tương đối (GRPO) của nhóm. GRPO nhằm mục đích tối đa hóa phần thưởng tích lũy trong khi giảm thiểu entropy định tuyến và ngăn chặn quá tải các chuyên gia cụ thể. Điều này đảm bảo rằng các mã thông báo được phân phối hiệu quả trên các chuyên gia, tối ưu hóa cả cân bằng tải và tốc độ suy luận [1].
3. Các thuật ngữ thiên vị động: Hàm định tuyến kết hợp các thuật ngữ thiên vị động điều chỉnh lựa chọn chuyên gia dựa trên phản hồi đào tạo. Khả năng thích ứng này cho phép mô hình tinh chỉnh ánh xạ token-Ospert của nó theo thời gian, tăng cường hiệu quả suy luận mà không ảnh hưởng đến độ chính xác [1].
Tác động đến giải mã đầu cơ
Giải mã đầu cơ trong Deepseek-R1 liên quan đến việc dự đoán nhiều mã thông báo song song và xác minh chúng trước khi hoàn thiện đầu ra. Định tuyến chuyên gia dựa trên RL tăng cường giải mã đầu cơ bằng cách:
- Cải thiện hiệu quả dự đoán mã thông báo: Bằng cách tối ưu hóa tự động gán mã thông báo và cân bằng tải, định tuyến dựa trên RL đảm bảo rằng mô hình có thể xử lý các nhu cầu tính toán tăng cường giải mã đầu cơ hiệu quả hơn. Điều này cho phép tạo ra nhiều mã thông báo nhanh hơn mà không hy sinh sự gắn kết hoặc chính xác [1] [2].
-Tăng cường khả năng thích ứng của mô hình: Bản chất thích ứng của định tuyến dựa trên RL cho phép DeepSeek-R1 điều chỉnh các chiến lược dự đoán mã thông báo dựa trên sự phức tạp và bối cảnh của chuỗi đầu vào. Khả năng thích ứng này là rất quan trọng để duy trì các đầu ra chất lượng cao trong quá trình giải mã đầu cơ, trong đó mô hình phải dự đoán và xác minh đồng thời nhiều mã thông báo [1] [4].
- Giảm độ trễ: Bằng cách tối ưu hóa quá trình định tuyến, DeepSeek-R1 có thể tạo văn bản nhanh hơn trong khi duy trì độ chính xác. Việc giảm độ trễ này đặc biệt có lợi cho việc giải mã đầu cơ, trong đó tạo ra nhiều mã thông báo cùng một lúc tăng tốc đáng kể quá trình suy luận tổng thể [2] [3].
Tóm lại, định tuyến chuyên gia dựa trên RL trong DeepSeek-R1 tăng cường giải mã đầu cơ bằng cách cải thiện hiệu quả dự đoán mã thông báo, khả năng thích ứng mô hình và giảm độ trễ, tất cả đều rất quan trọng để duy trì đầu ra chất lượng cao trong khi tăng tốc độ tạo văn bản.
Trích dẫn:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://centml.ai/resources/2x-inference-speed-on-r1
.
[4] https://www.thewirechina.com/wp-content/uploads/2025/01/DeepSeek-R1-Document.pdf
.
.
[7] https://huggingface.co/papers?q=deepseek-r1
[8] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speculation
.