DeepSeek သည် ထုတ်ကုန်အရည်အသွေး ဆုံးရှုံးမှုမရှိဘဲ ကြီးမားသောဘာသာစကားမော်ဒယ် (LLM) ကောက်ချက်ချမှုကို 85% အထိ အရှိန်မြှင့်ပေးသည်ဟု ကုမ္ပဏီကပြောသော open-source speculative decoding framework ဖြစ်သည့် DSpark ကို ထုတ်ပြန်ခဲ့သည်။ DeepSeek-AI နှင့် Peking University မှ စာတမ်းအသစ်တွင် ဖော်ပြထားသည့် စနစ်သည် သုံးစွဲသူများ၏ တောင်းဆိုချက်များကို ကိုင်တွယ်ပေးသည့် DeepSeek-V4 ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့် အခြေခံအဆောက်အဦအတွင်းတွင် လုပ်ဆောင်နေပြီဖြစ်သည်။

အလုပ်သည် ထုတ်လုပ်မှု AI တွင် အခိုင်မာဆုံးပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းသည်- မော်ဒယ်များသည် တစ်ချိန်တည်းတွင် တိုကင်တစ်ခုစီကို စာသားတစ်ခုစီထုတ်ပေးသောကြောင့် ကောက်ချက်ချခြင်းသည် နှေးကွေးပါသည်။ မှန်းဆကုဒ်ကုဒ်ဆွဲခြင်းသည် သေးငယ်ပြီး လျင်မြန်သော "မူကြမ်း" မော်ဒယ်သည် အရွယ်အစားပြည့်မော်ဒယ်မှ အရှည်ဆုံးမှန်ကန်သောရှေ့ဆက်ကို လက်ခံကာ တစ်ခုတည်းသော pass တစ်ခုတွင် အတည်ပြုသည့် တိုကင်တုံးတစ်ခုကို အဆိုပြုသည့် ရေပန်းစားသောဆေးတစ်လက်ဖြစ်သည်။ အတည်ပြုခြင်းသည် အပြိုင်ဖြစ်ပြီး သင်္ချာနည်းအရ တိကျသောကြောင့်၊ မူရင်းမော်ဒယ်၏ ဖြန့်ဖြူးမှုကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် အရာများကို မြန်ဆန်စေသည်။ GitHub ရှိ DeepSpec လေ့ကျင့်ရေး သိုလှောင်ခန်းနှင့်အတူ ထုတ်ဝေသည့် DSpark သည် Hacker News တွင် ဆွေးနွေးမှုအများဆုံး AI အင်ဂျင်နီယာဇာတ်လမ်းများထဲမှ တစ်ခုဖြစ်လာခဲ့သည်။ For more context on this story, see our ongoing AI trends.

ရှိရင်းစွဲ မှန်းဆချက်ကုဒ်သည် အဘယ်ကြောင့် ဝေါကိုထိမိသနည်း။

မကြာသေးမီက မှန်းဆနိုင်သော ကုဒ်ဖော်ခြင်းဆိုင်ရာ သုတေသနသည် ရှေ့သို့ လက်မှတ်တစ်ခုတည်းဖြင့် ကိုယ်စားလှယ်လောင်းတိုကင်များ၏ ဘလောက်တစ်ခုလုံးကို ထုတ်လုပ်သည့် "အပြိုင်မူကြမ်းရေးဆွဲသူများ" ဆီသို့ ရွေ့လျားသွားပြီး၊ မူကြမ်းမှ ကြာချိန်ကို ဘလောက်အရွယ်အစားနှင့် ကင်းကွာစေသည်။ DSpark စာတမ်းသည် ဤနည်းလမ်းများကို ၎င်းတို့၏ ကတိအတိုင်း အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ ပေးပို့ခြင်းမှ တားဆီးထားသော ပိတ်ဆို့မှုနှစ်ခုကို ဖော်ထုတ်ထားသည်။

ပထမအချက်က အရည်အသွေးပြဿနာ။ မျဉ်းပြိုင်မူကြမ်းရေးဆွဲသူများသည် ရာထူးတစ်ခုစီကို အမှီအခိုကင်းစွာ ကြိုတင်ခန့်မှန်းနိုင်သောကြောင့် ဘလောက်တစ်ခုအတွင်းရှိ တိုကင်များသည် တစ်ခုနှင့်တစ်ခုအပေါ် မူတည်၍ မည်သို့မျှ စံနမူနာယူ၍ မရပါ။ သုတေသီများက ၎င်းသည် "ပုံစံမျိုးစုံ တိုက်မိခြင်း" နှင့် မူကြမ်းဘလောက်တစ်ခုရှိ နောက်ပိုင်းရာထူးများတွင် လျင်မြန်စွာလက်ခံမှု ယိုယွင်းခြင်းသို့ ဦးတည်စေသည်၊ ၎င်းတို့သည် နောက်ဆက်တွဲ ပျက်စီးခြင်းဟု ခေါ်သည့် ဖြစ်စဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ parallel block ရှည်လေ၊ ၎င်း၏အမြီးသည် မှားနိုင်ချေ ပိုများလေဖြစ်သည်။

ဒုတိယအချက်မှာ စနစ်အဆင့် ပြဿနာဖြစ်သည်။ ရှည်လျားသော အကြမ်းတုံးများကို ထုတ်ပေးခြင်းသည် စျေးပေါသော်လည်း၊ ငြင်းပယ်ခံရဖွယ်ရှိသည့် တိုကင်များပေါ်ရှိ ရှားပါးသော အသုတ်စွမ်းရည် ရှားပါးသော အစုလိုက်စွမ်းရည်ကို မျက်စိစုံမှိတ်စစ်ဆေးခြင်း။ စစ်မှန်သောဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်စနစ်၏ မြင့်မားသောသဘောတူမှုအောက်တွင်၊ စံပြအတည်ပြုခြင်းအလျားသည် axes နှစ်ခုတစ်လျှောက် ကွဲပြားသည်- ကုဒ်ကဲ့သို့ ဖွဲ့စည်းတည်ဆောက်ထားသော တောင်းဆိုချက်များသည် အဖွင့်သုံးချက်တင်ထက် ပိုမိုလက်ခံမှုနှုန်းကို ထိန်းထားနိုင်ပြီး၊ အပိုတိုကင်များကို အတည်ပြုခြင်းသည် ပေါ့ပါးသောဝန်အောက်တွင် အခမဲ့နီးပါးဖြစ်သော်လည်း စနစ်ပြည့်သွားသည့်အခါ စျေးကြီးသည်။

Semi-Autoregressive Draft Model တစ်ခု

နောက်ဆက်တွဲ ပျက်စီးယိုယွင်းမှုကို ပြုပြင်ရန်၊ DSpark သည် စာရေးဆရာများက semi-autoregressive ဗိသုကာဟု ခေါ်သည့်အရာကို လက်ခံသည်။ ၎င်းသည် တိုကင်များစွာကို တစ်ပြိုင်နက် အဆိုပြုနိုင်သည့် ကွန်ပြူတာ လေးလံသော မျဉ်းပြိုင်ကျောရိုးတစ်ခုကို ပေါင်းစပ်ထားပြီး၊ အတွင်းပိုင်း မှီခိုမှုပုံစံကို မိတ်ဆက်ပေးသည့် ပေါ့ပါးသော ဆင့်ကဲမော်ဂျူးတစ်ခုနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဒီဇိုင်းသည် တိုကင်များ တစ်ခုပြီးတစ်ခု ထုတ်ပေးပြီး သဘာဝအတိုင်း မှီခိုအားထားမှုကို လေးစားသည့် အစဉ်အလာ autoregressive မူကြမ်းများ ၏ နောက်ဆက်တွဲများနှင့် အစောပိုင်းနေရာများတွင် အပြိုင်မော်ဒယ်များ၏ စွမ်းဆောင်ရည်မြင့်မားမှုကို ပေါင်းစပ်ရန် ရည်ရွယ်သည်။

သင်္ချာဆိုင်ရာ ဆင်ခြင်ခြင်း၊ ကုဒ်ထုတ်လုပ်ခြင်းနှင့် နေ့စဉ်စကားပြောခန်းများ ပါ၀င်သော ထိန်းချုပ်ထားသော အော့ဖ်လိုင်းစံနှုန်းများပေါ်တွင် DSpark သည် ခိုင်မာသောအခြေခံမျဥ်းများထက် အတည်ပြုခြင်းစက်ဝန်းတစ်ခုလျှင် အတိုင်းအတာတစ်ခုအထိ သိသိသာသာ တိုးတက်ကောင်းမွန်လာကြောင်း အဖွဲ့မှ အစီရင်ခံပါသည်။ အထူးသဖြင့်၊ စာတမ်းတွင် DSpark သည် autoregressive Eagle3 မူကြမ်းကို 30.9%, 26.7% နှင့် 30.0% ဖြင့် ဆက်တင်သုံးခုတွင်၊ နှင့် အပြိုင် DFlash မူကြမ်းကို 16.3%, 18.4%, နှင့် 18.3% တို့မှ ပိုမိုကောင်းမွန်လာသည်ဟု စာတမ်းတွင်ဖော်ပြထားသည်။

ယုံကြည်မှု-စီစဉ်ထားသော၊ Load-Aware Verification

DSpark ၏ ဝတ္ထုထက်ဝက်သည် အတည်ပြုခြင်းအတွက် ၎င်း၏ချဉ်းကပ်မှုဖြစ်သည်။ တောင်းဆိုမှုတိုင်းအတွက် သတ်မှတ်ထားသော မူကြမ်းတိုကင်အရေအတွက်ကို အတည်ပြုမည့်အစား၊ DSpark သည် ကမ္ဘာလုံးဆိုင်ရာ ဖြတ်ကျော်မှုအများဆုံးဖြစ်ခြင်းပြဿနာအဖြစ် အတည်ပြုခြင်း-အရှည်ရွေးချယ်မှုကို ပုံဖော်ပေးပါသည်။ ၎င်းသည် မူကြမ်း၏ရှေ့ဆက်မည်မျှကြာကြာရှင်သန်နိုင်ဖွယ်ရှိကြောင်း၊ စာတမ်းတွင် ရှင်သန်နိုင်ခြေဟု ခေါ်သည့်အရာ၊ အချိန်နှင့်တစ်ပြေးညီ အင်ဂျင်ဝန်ကိုဖတ်နိုင်သော ဟာ့ဒ်ဝဲအသိပေးသည့်အချိန်ဇယားဖြင့် ချိန်ညှိထားသော ခန့်မှန်းချက်များကို တွဲပေးပါသည်။

ရလဒ်မှာ ယုံကြည်စိတ်ချစွာ အချိန်ဇယားဆွဲထားသော အတည်ပြုခြင်းဖြစ်သည်- စနစ်သည် တောင်းဆိုချက်တစ်ခုစီအတွက် တိုကင်မည်မျှကို စစ်ဆေးကြောင်း အတည်ပြုပေးသည် ။ ပေါ့ပါးသော ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးများအောက်တွင် ရက်ရက်ရောရော စိစစ်ရန် တတ်နိုင်သည်၊ ကြီးမားသော တူညီမှုအောက်တွင် ၎င်းသည် မျှော်မှန်းထားသည့် အမြင့်ဆုံးပြန်အမ်းမည့် တိုကင်များဆီသို့သာ ပစ်မှတ်မော်ဒယ်၏ စိစစ်ရေးဘတ်ဂျက်ကို လမ်းကြောင်းပေးကာ ဖြစ်နိုင်ခြေနည်းသော တိုကင်များအတွက် အသုံးစရိတ်များ အစုလိုက်စွမ်းရည်မှလာသော အကျုံးဝင်မှုကို ရှောင်ကြဉ်ပါ။

တိုက်ရိုက်အသုံးပြုသူအသွားအလာအောက်တွင်ရလဒ်များ

အကျိုးဆက်အများဆုံး ကိန်းဂဏန်းများသည် ထုတ်လုပ်မှုမှ လာပါသည်။ အဖွဲ့သည် တိုက်ရိုက်အသုံးပြုသူအသွားအလာကိုပေးဆောင်သည့် DeepSeek-V4 ဝန်ဆောင်မှုပေးသည့်စနစ်အတွင်း DSpark အား ဖြန့်ကျက်ပြီး MTP-1 ဟုသိကြသော တိုကင်ကြိုတင်ခန့်မှန်းနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည့် ကုမ္ပဏီ၏ယခင်ထုတ်လုပ်မှုအခြေခံနှင့် နှိုင်းယှဉ်ခဲ့သည်။

စာတမ်းအရ DSpark သည် DeepSeek-V4-Flash အတွက် 60% မှ 85% နှင့် DeepSeek-V4-Pro အတွက် 57% မှ 78% အထိ အရှိန်မြှင့်ပေးပါသည်။ တင်းကျပ်သောဝန်ဆောင်မှုအဆင့်သဘောတူညီချက်များအောက်တွင်၊ အခြေခံလိုင်း၏စွမ်းဆောင်ရည် ဆိုးရွားစွာဆိုးရွားလာပါက Flash အတွက် တစ်စက္ကန့်လျှင် တိုကင် 120 နှင့် Pro အတွက် တစ်စက္ကန့်လျှင် တိုကင် 50 နှင့် ညီမျှသော DSpark သည် ခိုင်မာသောဖြတ်သန်းနိုင်မှုကိုဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားနိုင်ရန် စိစစ်မှုကို လျော့ပါးစေသည်။ ထိုစွမ်းဆောင်ရည်ချောက်ကမ်းပါးကို ကျော်ဖြတ်ခြင်းဖြင့်၊ စာရေးသူက ၎င်းသည် ယခင်က မရရှိနိုင်သော တင်းကျပ်သော အပြန်အလှန်တုံ့ပြန်မှုအဆင့်များကို ဖွင့်ပေးကာ အပြင်ဘက်တွင် ထမ်းဆောင်နေသော LLM ၏ Pareto နယ်နိမိတ်ကို ထိထိရောက်ရောက် ရွှေ့ပြောင်းပေးကြောင်း စောဒကတက်သည်။

အော်ပရေတာအတွက် ကွာခြားချက်က အရေးကြီးတယ်။ တူညီသောစုစုပေါင်းအမြန်နှုန်းဖြင့် သုံးစွဲသူတစ်ဦးချင်းနှုန်း ပိုမိုမြန်ဆန်ခြင်းသည် ဟာ့ဒ်ဝဲမဝယ်ဘဲ ပိုမိုတုံ့ပြန်မှုရှိသော assistant နှင့် agentic workflows များကို ဆိုလိုပြီး တင်းကြပ်သော latency SLAs များကို load အောက်တွင် အသက်ရှင်ကျန်နေခြင်းသည် traffic spikes များအတွင်း ထိန်းထားနိုင်သော သုတေသနသရုပ်ပြစနစ်ကို ပိုင်းခြားထားသည်။

ကွန်မြူနတီအတွက် ပွင့်လင်းသောအရင်းအမြစ်

DeepSeek သည် DeepSeek-V4-Flash နှင့် DeepSeek-V4-Pro အစမ်းကြည့်မော်ဒယ်နှစ်ခုလုံးအတွက် လေ့ကျင့်ထားသော DSpark စစ်ဆေးရေးဂိတ်များကို ထုတ်လွှင့်နေသည်။ ခွင့်ပြုချက်ရှိသော MIT လိုင်စင်အောက်တွင် ထုတ်ဝေထားသော DeepSpec သိုလှောင်မှုအား မှန်းဆကုဒ်ထုတ်ခြင်းအတွက် အကဲဖြတ်ခြင်းအတွက် အကဲဖြတ်သည့် ကုဒ်ဘေ့စ်အဖြစ် ဖော်ပြထားပါသည်။ ၎င်းတွင် ဒေတာပြင်ဆင်မှု အသုံးဝင်မှုများ၊ မူကြမ်းပုံစံအကောင်အထည်ဖော်မှုများ၊ လေ့ကျင့်ရေး scripts များနှင့် အကဲဖြတ်ခြင်းကြိုးများ၊ နှင့် မူကြမ်းပုံစံ အယ်လဂိုရီသမ်သုံးခုပါရှိသော သင်္ဘောများ- DSpark၊ DFlash နှင့် Eagle3 တို့ပါဝင်သည်။

ထုတ်ဝေမှုသည် အခြားဓာတ်ခွဲခန်းများနှင့် အခြေခံအဆောက်အဦအဖွဲ့များအတွက် အတားအဆီးကို လျှော့ချပြီး ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်မူကြမ်းပုံစံများကို စံပြုပိုက်လိုင်းတစ်ခုနှင့် နှိုင်းယှဉ်ကာ လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးသည်။ DeepSpec ၏ အကဲဖြတ်မှုအစုံသည် GSM8K၊ MATH500၊ AIME 2025၊ HumanEval၊ MBPP၊ LiveCodeBench၊ MT-Bench၊ AlpacaEval နှင့် Arena-Hard-v2 အပါအဝင် သတ်မှတ်ထားသော စံနှုန်းများကို အကျုံးဝင်ပါသည်။

##ဘာကြောင့်အရေးကြီးတာလဲ။

အနုမာနကုန်ကျစရိတ်နှင့် တုံ့ပြန်မှုတို့သည် ယခုအချိန်တွင် AI လုပ်ငန်း၏ ကန့်သတ်ချက်များထဲတွင် ပါဝင်နေပြီး ကုမ္ပဏီများသည် AI အေးဂျင့်များကို သေးငယ်သောဝန်ဆောင်မှုပေးသူများသည် ယူနစ်စီးပွားရေးတွင် ဟိုက်ပါစကေးသမားများနှင့် ယှဉ်ပြိုင်နိုင်သည်ရှိမရှိအထိ AI အေးဂျင့်များကို ကုမ္ပဏီများက ပြင်းပြင်းထန်ထန် အသုံးချပုံမှ အရာအားလုံးကို ပုံဖော်ထားသည်။ DSpark ၏ ပံ့ပိုးကူညီမှုသည် မူကြမ်းမော်ဒယ်နှင့် အတည်ပြုမှုအချိန်ဇယားကို ဂရုတစိုက် ပူးတွဲဒီဇိုင်းရေးဆွဲခြင်းနှင့် တိုက်ရိုက်စနစ်အခြေအနေ၏ လုပ်ဆောင်မှုတစ်ခုအဖြစ် စိစစ်ခြင်းအရှည်ကို ကုသခြင်းသည် အပ်ကို လက်တွေ့အသုံးချမှုတွင် အဓိပ္ပာယ်ရှိရှိ ရွှေ့ပေးသည့် သရုပ်ပြမှုထက် DSpark ၏ ပံ့ပိုးကူညီမှုအသစ်တစ်ခုထက် နည်းပါးသည်။

ထိရောက်ပြီး ပွင့်လင်းမြင်သာစွာထုတ်လွှတ်သည့်စနစ်များတွင် ၎င်း၏ဂုဏ်သတင်းကိုတည်ဆောက်ထားသည့် DeepSeek အတွက် DSpark သည် ဓာတ်ခွဲခန်းမှ တစ်နှစ်ကျော်ပြုလုပ်ခဲ့သော အငြင်းအခုံတစ်ခုတွင် ဒေတာအချက်တစ်ချက်ဖြစ်သည်- ကုန်ကြမ်းတွက်ချက်ခြင်းထက် ပိုမိုထက်မြက်သောအင်ဂျင်နီယာမှတစ်ဆင့် အောင်မြင်နိုင်သည် ။ အမြတ်အစွန်းများကို ပေါင်းစပ်စံနှုန်းဖြင့်မဟုတ်ဘဲ တိုက်ရိုက်ထုတ်လွှင့်မှုအောက်တွင် တိုင်းတာခဲ့ခြင်းကြောင့် ရလဒ်ကို ပွင့်လင်းအရင်းအမြစ်အသိုင်းအဝိုင်းက စာရွက်ကို ချေဖျက်ပြီး နံပါတ်များကို ပြန်လည်ထုတ်လုပ်ခြင်းဖြင့် အခြားအော်ပရေတာများအတွက် ရလဒ်ကို ပိုမိုလွယ်ကူစေသည်။

---

Stay Ahead of AI

Get the latest AI news, analysis, and breakthroughs — all in one place.

Read more AI news →