ZAYA1‑8B‑Diffusion‑Preview: วิธีที่โมเดล AI ของ Zyphra สร้างข้อความทีละ 16 โทเค็นเพื่อเร่งความเร็วอินเฟอเรนซ์

ทำไมโมเดลภาษาแบบเดิมถึงช้า

LLM ส่วนใหญ่ในปัจจุบันใช้วิธี autoregressive generation ซึ่งสร้างข้อความทีละโทเค็นตามลำดับ

กระบวนการทั่วไปคือ

• สร้างโทเค็นถัดไป
• อัปเดต KV cache ของโมเดล
• ใช้ผลลัพธ์นั้นเพื่อสร้างโทเค็นถัดไป

เนื่องจากแต่ละขั้นต้องรอผลของขั้นก่อนหน้า การสร้างข้อความจึง ไม่สามารถขนานการประมวลผลได้เต็มที่ และมักติดคอขวดที่การเข้าถึงหน่วยความจำ (memory bandwidth) โดยเฉพาะเมื่อ KV cache โตขึ้นเรื่อย ๆ

diffusion decoder สร้าง 16 โทเค็นพร้อมกันได้อย่างไร

การแปลงเป็น diffusion model เปลี่ยนวิธีสร้างข้อความโดยสิ้นเชิง

แทนที่จะทำนายโทเค็นเดียว โมเดลจะ เสนอชุดโทเค็นผู้สมัครหลายตัวพร้อมกันในบล็อกเดียว ซึ่งในเวอร์ชันนี้กำหนดไว้ที่ 16 โทเค็นต่อขั้น diffusion

กระบวนการคร่าว ๆ คือ

1. โมเดลสร้างร่างคำตอบหลายชุดสำหรับบล็อกโทเค็น
2. sampler ประเมินว่าโทเค็นใดควรถูกยอมรับ
3. โทเค็นที่ผ่านจะถูกเพิ่มในผลลัพธ์ จากนั้นจึงเริ่มบล็อกถัดไป

เนื่องจากโทเค็นในบล็อกใช้ prefix และ KV cache เดียวกัน การคำนวณจึงสามารถทำ แบบขนานใน forward pass เดียว ได้

ผลลัพธ์คือภาระงานเปลี่ยนจาก

• งานที่ติดข้อจำกัดหน่วยความจำ

ไปเป็น

• งานคำนวณแบบขนานที่ GPU ทำได้ดี

ซึ่งช่วยเพิ่มการใช้ประสิทธิภาพของ GPU และเร่งความเร็วการสร้างข้อความ

กลยุทธ์ sampler และความเร็วที่แตกต่าง

Zyphra ทดสอบการถอดรหัสด้วยสองวิธีหลัก

Lossless sampler

• ใช้กฎการยอมรับคล้าย speculative decoding
• เร่งความเร็วประมาณ 4.6 เท่า เมื่อเทียบกับ autoregressive decoding
• ออกแบบมาเพื่อลดโอกาสที่คุณภาพโมเดลจะลดลง

Logit‑mixing sampler

• ผสมค่าความน่าจะเป็น (logits) ระหว่าง diffusion และ autoregressive distribution
• เพิ่มอัตราการยอมรับโทเค็น
• ทำให้ความเร็วเพิ่มได้ถึง 7.7 เท่า แต่มีโอกาสสูญเสียคุณภาพบางส่วน

ผลลัพธ์เหล่านี้ส่วนใหญ่ยังมาจากรายงานของ Zyphra เอง ดังนั้นการทดสอบจากนักวิจัยภายนอกยังจำเป็นเพื่อยืนยันประสิทธิภาพในงานจริง

ทำไมการฝึกบน AMD ถึงน่าสนใจ

อีกจุดที่ถูกพูดถึงมากคือ สแต็กฮาร์ดแวร์ ที่ใช้ฝึกโมเดล

Zyphra ระบุว่าโมเดลนี้เป็น

• diffusion language model ตัวแรกที่ฝึกบน GPU ของ AMD

ปัจจุบันงานฝึกโมเดลขนาดใหญ่ส่วนใหญ่ยังใช้ระบบของ Nvidia เป็นหลัก ดังนั้นการแสดงให้เห็นว่าโมเดลระดับนี้สามารถฝึกบนสแต็ก AMD ได้ อาจช่วยเพิ่มการแข่งขันในตลาดฮาร์ดแวร์ AI

Compressed Convolutional Attention (CCA)

ZAYA1‑8B ยังใช้กลไก attention ที่ Zyphra เรียกว่า Compressed Convolutional Attention (CCA)

แนวคิดคือการ

• ลดต้นทุนการคำนวณของ attention
• ทำให้การประมวลผลแบบขนานขนาดใหญ่มีประสิทธิภาพมากขึ้น

สิ่งนี้สำคัญเพราะ diffusion decoding มีลักษณะคล้ายช่วง prefill ของโมเดล ซึ่งต้องประมวลผลโทเค็นจำนวนมากพร้อมกัน หาก attention ถูกทำให้เบาลง การสร้างโทเค็นหลายตัวในแต่ละรอบก็จะทำได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

ผลกระทบต่อค่าใช้จ่ายในการรัน AI

หากตัวเลขความเร็วที่ Zyphra รายงานสามารถเกิดขึ้นจริงในระบบโปรดักชัน ผลกระทบอาจมีขนาดใหญ่ เช่น

• GPU หนึ่งตัวสร้างโทเค็นได้มากขึ้นต่อวินาที
• ต้นทุนต่อโทเค็นลดลง
• เวลาในการตอบคำถามยาว ๆ ลดลง

อย่างไรก็ตาม Zyphra ระบุเองว่า สแต็ก inference สำหรับ diffusion ยังไม่ถูกปรับแต่งเท่า autoregressive ดังนั้นผลลัพธ์จริงอาจแตกต่างจากการวัดเชิงทฤษฎี

ความสำคัญต่อการฝึกแบบ reinforcement learning

โมเดล reasoning จำนวนมากในปัจจุบันต้องใช้ reinforcement learning ที่สร้างคำตอบจำนวนมากระหว่างการฝึก

ความเร็วในการสร้างข้อความจึงมีผลโดยตรงต่อค่าใช้จ่าย

หาก decoding เร็วขึ้น นักวิจัยอาจสามารถ

• สุ่มตัวอย่างคำตอบได้มากขึ้นต่อ prompt
• ทดลองเส้นทางการให้เหตุผลหลายแบบ
• ลดต้นทุนของ RL training pipeline

ในระบบฝึกโมเดลขั้นสูง ค่า inference มักเป็นหนึ่งในต้นทุนหลัก

สัญญาณของการแข่งขันด้าน “AI ที่มีประสิทธิภาพ”

ZAYA1‑8B‑Diffusion‑Preview สะท้อนแนวโน้มใหม่ในวงการ AI ที่ไม่ได้มุ่งเพียงสร้างโมเดลใหญ่ขึ้น แต่พยายามเพิ่ม ประสิทธิภาพต่อค่าใช้จ่าย (intelligence per dollar)

ตัวอย่างนี้รวมหลายแนวทางเข้าด้วยกัน เช่น

• สถาปัตยกรรม mixture‑of‑experts
• diffusion‑style decoding
• attention รูปแบบใหม่
• การฝึกโมเดลบนระบบ AMD

หากเทคนิคเหล่านี้พิสูจน์ได้ในระดับโปรดักชัน อาจเปลี่ยนวิธีที่อุตสาหกรรมออกแบบโมเดลภาษาในอนาคต โดยให้ความสำคัญกับ ความเร็ว ต้นทุน และประสิทธิภาพฮาร์ดแวร์ มากพอ ๆ กับความสามารถของโมเดลเอง