Deepseek-R1 ช่วยเพิ่มการถอดรหัสการเก็งกำไรผ่านนวัตกรรมที่สำคัญหลายประการรวมถึงการเรียนรู้การเสริมแรง (RL) การกำหนดเส้นทางจากผู้เชี่ยวชาญและการทำนายแบบหลายท็อก (MTP) นี่คือวิธีการกำหนดเส้นทางผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ RL มีส่วนช่วยในการถอดรหัสการเก็งกำไร:
การกำหนดเส้นทางผู้เชี่ยวชาญที่ใช้
RL
1. การกำหนดโทเค็นแบบไดนามิก: Deepseek-R1 ใช้ RL เพื่อกำหนดโทเค็นแบบไดนามิกให้กับผู้เชี่ยวชาญตามการฝังบริบท นี่คือการออกจากวิธีการกำหนดเส้นทางแบบคงที่ที่ใช้ในรุ่นก่อนหน้าเช่น Deepseek-V3 นโยบาย RL แสดงเป็น $$ \ pi _ {\ theta} $$ ปรับความน่าจะเป็นของการเลือกผู้เชี่ยวชาญ $$ e_i $$ สำหรับโทเค็น $$ t $$ ตามโทเค็นฝังตัว $$ U_T $$ [1]
2. การเพิ่มประสิทธิภาพวัตถุประสงค์: นโยบาย RL ได้รับการปรับให้เหมาะสมโดยใช้กรอบการเพิ่มประสิทธิภาพนโยบายสัมพัทธ์ (GRPO) GRPO มีจุดมุ่งหมายเพื่อเพิ่มรางวัลสะสมให้สูงสุดในขณะที่ลดการกำหนดเส้นทางเอนโทรปีและป้องกันการใช้งานมากเกินไปของผู้เชี่ยวชาญเฉพาะ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าโทเค็นมีการกระจายอย่างมีประสิทธิภาพในผู้เชี่ยวชาญเพิ่มประสิทธิภาพทั้งการปรับสมดุลการโหลดและความเร็วการอนุมาน [1]
3. เงื่อนไขอคติแบบไดนามิก: ฟังก์ชั่นการกำหนดเส้นทางรวมเงื่อนไขอคติแบบไดนามิกที่ปรับเปลี่ยนการเลือกผู้เชี่ยวชาญตามข้อเสนอแนะการฝึกอบรม การปรับตัวนี้ช่วยให้แบบจำลองสามารถปรับแต่งการทำแผนที่โทเค็นได้เมื่อเวลาผ่านไปเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมานโดยไม่ลดความแม่นยำ [1]
ผลกระทบต่อการถอดรหัสการเก็งกำไร
การถอดรหัสการเก็งกำไรใน Deepseek-R1 เกี่ยวข้องกับการทำนายหลายโทเค็นในแบบขนานและตรวจสอบพวกเขาก่อนที่จะสรุปเอาต์พุต การกำหนดเส้นทางผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ RL ช่วยเพิ่มการถอดรหัสการเก็งกำไรโดย:
- การปรับปรุงประสิทธิภาพการทำนายโทเค็น: โดยการเพิ่มประสิทธิภาพการกำหนดโทเค็นและการปรับสมดุลการโหลดแบบไดนามิกการกำหนดเส้นทางที่ใช้ RL ทำให้มั่นใจได้ว่าแบบจำลองสามารถจัดการกับความต้องการการคำนวณที่เพิ่มขึ้นของการถอดรหัสการเก็งกำไรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น สิ่งนี้ช่วยให้สามารถสร้างโทเค็นหลายตัวได้เร็วขึ้นโดยไม่ต้องเสียสละการเชื่อมโยงหรือความแม่นยำ [1] [2]
-การเพิ่มความสามารถในการปรับตัวแบบจำลอง: ธรรมชาติที่ปรับตัวได้ของการกำหนดเส้นทางที่ใช้ RL ช่วยให้ DeepSeek-R1 สามารถปรับกลยุทธ์การทำนายโทเค็นตามความซับซ้อนและบริบทของลำดับอินพุต ความสามารถในการปรับตัวนี้มีความสำคัญสำหรับการรักษาเอาต์พุตคุณภาพสูงในระหว่างการถอดรหัสการเก็งกำไรซึ่งแบบจำลองจะต้องทำนายและตรวจสอบหลายโทเค็นพร้อมกัน [1] [4]
- การลดเวลาแฝง: โดยการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการกำหนดเส้นทาง DeepSeek-R1 สามารถสร้างข้อความได้เร็วขึ้นในขณะที่รักษาความแม่นยำ การลดลงของเวลาแฝงนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการถอดรหัสการเก็งกำไรซึ่งการสร้างโทเค็นหลายตัวในครั้งเดียวทำให้กระบวนการอนุมานโดยรวมเพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ [2] [3]
โดยสรุปการกำหนดเส้นทางผู้เชี่ยวชาญที่ใช้ RL ใน Deepseek-R1 ช่วยเพิ่มการถอดรหัสการเก็งกำไรโดยการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำนายโทเค็นการปรับตัวแบบจำลองและการลดเวลาแฝงซึ่งทั้งหมดนี้มีความสำคัญต่อการรักษาเอาต์พุตคุณภาพสูงในขณะที่เร่งการสร้างข้อความ
การอ้างอิง:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://centml.ai/resources/2x-inference-speed-on-r1
[3] https://neuralmagic.com/blog/optimizing-vllm-for-deepseek-r1/
[4] https://www.thewirechina.com/wp-content/uploads/2025/01/deepseek-r1-document.pdf
[5] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/
[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=deepseek-r1
[8] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speculation
[9] https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/deploy-deepseek-r1-distilled-models-on-amazon-sagemaker-using-a-large-model-inference-container/