การบูรณาการการถอดรหัสการเก็งกำไรกับการทำนายแบบหลายท็อก (MTP) ใน Deepseek-R1 มีประโยชน์หลายประการที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและประสิทธิภาพของโมเดล นี่คือภาพรวมโดยละเอียดของข้อดีเหล่านี้:
ประโยชน์ของการถอดรหัสการเก็งกำไร
1. การปรับปรุงความเร็ว: การถอดรหัสการเก็งกำไรเร่งการอนุมานโดยการสร้างโทเค็นหลายตัวในแบบคู่ขนานโดยใช้โมเดลร่างขนาดเล็กซึ่งได้รับการตรวจสอบโดยรุ่นหลัก วิธีการนี้ช่วยลดเวลาแฝงอย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับการสร้างโทเค็นตามลำดับแบบดั้งเดิม [4] [5]
2. การทำให้เป็นแบบขนาน: โดยการใช้ประโยชน์จากการเร่งความเร็ว GPU การถอดรหัสการเก็งกำไรช่วยให้การประเมินแบบขนานของโทเค็นผู้สมัครซึ่งเร็วกว่าการสร้างลำดับ สิ่งนี้นำไปสู่การเพิ่มขึ้นอย่างมากของปริมาณงานโดยไม่ลดระดับคุณภาพเอาต์พุต [5]
3. การตรวจสอบที่มีประสิทธิภาพ: กระบวนการตรวจสอบทำให้มั่นใจได้ว่ามีการยอมรับโทเค็นที่ถูกต้องเท่านั้นซึ่งรักษาคุณสมบัติทางสถิติของเอาต์พุตของโมเดลเป้าหมาย โทเค็นที่ไม่ถูกต้องถูกคำนวณใหม่เพื่อให้มั่นใจว่าเป็นศูนย์ความแตกต่างในการตอบสนองสุดท้ายเมื่อเทียบกับวิธีการดั้งเดิม [4] [5]
ประโยชน์ของการทำนายแบบหลายท็อก (MTP)
1. การปรับปรุงความเร็วการอนุมาน: MTP ช่วยให้ Deepseek-R1 สามารถทำนายโทเค็นหลายตัวพร้อมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพเพิ่มความเร็วในการอนุมานอย่างมีประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับการทำนายโทเค็นทีละครั้ง สิ่งนี้จะช่วยลดการถอดรหัสเวลาแฝงและเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม [1] [2]
2. การเชื่อมโยงที่เพิ่มขึ้น: MTP ปรับปรุงการเชื่อมโยงระยะยาวในการสร้างข้อความโดยการเปิดใช้งานโมเดลเพื่อคาดการณ์โทเค็นในอนาคตหลายตำแหน่งในแต่ละตำแหน่ง สิ่งนี้แสดงให้เห็นถึงสัญญาณการฝึกอบรมและเพิ่มความสามารถในการทำนาย [1] [6]
3. การทำนายการปรับเปลี่ยนความละเอียด: Deepseek-R1 ปรับจำนวนโทเค็นแบบไดนามิกแบบไดนามิกแต่ละโมดูลทำนายตามความซับซ้อนของลำดับ สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าการคาดการณ์ที่ละเอียดสำหรับบริบทสั้น ๆ และ Lookahead ที่กว้างขึ้นสำหรับลำดับที่ยาวขึ้นเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานในความยาวอินพุตที่แตกต่างกัน [1]
การเสริมฤทธิ์กันของการรวมการถอดรหัสการเก็งกำไรกับ MTP
1. การถอดรหัสการเก็งกำไรที่ดีที่สุด: โดยการเปลี่ยนโมดูล MTP ใหม่สำหรับการถอดรหัสการเก็งกำไรดังที่แสดงโดย CentML Deepseek-R1 สามารถใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมที่มีอยู่เพื่อให้ได้การอนุมานเร็วขึ้นโดยไม่ต้องใช้แบบจำลองเพิ่มเติม วิธีการนี้เพิ่มประสิทธิภาพสูงสุดโดยใช้ส่วนประกอบที่ได้รับการปรับให้เหมาะสมสำหรับการทำนายโทเค็นแบบขนาน [2]
2. ประสิทธิภาพและความแม่นยำที่เพิ่มขึ้น: การรวมกันของการถอดรหัสการเก็งกำไรและ MTP ทำให้มั่นใจได้ว่า Deepseek-R1 ยังคงมีการส่งออกคุณภาพสูงในขณะที่เร่งการสร้างข้อความอย่างมีนัยสำคัญ การทำงานร่วมกันนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งสำหรับการใช้งานในโลกแห่งความเป็นจริงที่ความเร็วและความแม่นยำมีความสำคัญ [4] [7]
3. การปรับตัวและความยืดหยุ่น: การรวมช่วยให้การปรับใช้ที่ยืดหยุ่นในสถานการณ์ต่าง ๆ เช่นการสร้างรหัสหรือการเขียนอธิบายซึ่งความสามารถในการสร้างข้อความที่สอดคล้องกันเป็นสิ่งจำเป็น การปรับตัวนี้ช่วยเพิ่มความสามารถในการปฏิบัติและความเก่งกาจของแบบจำลอง [7]
โดยสรุปการบูรณาการการถอดรหัสการเก็งกำไรกับ MTP ใน Deepseek-R1 นั้นมีการปรับปรุงความเร็วการอนุมานประสิทธิภาพและการเชื่อมโยงเอาท์พุทอย่างมากทำให้เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการเรียกร้องแอปพลิเคชันที่ต้องการการสร้างข้อความอย่างรวดเร็วและแม่นยำ
การอ้างอิง:
[1] https://aman.ai/primers/ai/deepseek-r1/
[2] https://centml.ai/resources/2x-inference-speed-on-r1
[3] https://www.techrxiv.org/users/900680/articles/1276141/master/file/data/gwkfhqbxbdnxsythfmxzpmbmnjzygchg/gwkfhqbxbdnxsythffmxsythffmkmnxsythffmbmnxsythffmbmnxsythffmb
[4] https://predibase.com/blog/predibase.com/blog/deepseek-r1-self-distillation-turbo-speculation
[5] https://arxiv.org/html/2502.06282
[6] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[7] https://www.reddit.com/r/localllama/comments/1i64ffn/draft_model_speculative_decoding_performance_with/
[8] https://neuralmagic.com/blog/optimizing-vllm-for-deepseek-r1/