DeepSeekのマルチトークン予測（MTP）の目的は、パフォーマンスをどのように強化しますか

##データ効率の強化
MTPは、各入力シーケンスの複数の予測をモデルにできるようにすることにより、トレーニング信号の密度を増加させます。 GPTのような従来のモデルは、通常、一度に1つのトークンのみを予測します。これにより、シーケンスの予測電位の多くが未開拓のままになります。複数のトークンを予測することにより、MTPはトレーニングデータのより良い利用を保証し、学習成果と全体的な効率の改善につながります[1] [2]。

##表現計画の改善
この目的は、データの長期的な依存関係を考慮することにより、モデルがより豊富な内部表現を開発することを奨励します。いくつかの将来のトークンの予測を一度に要求することにより、MTPはモデルに各位置でより多くのコンテキスト情報をエンコードし、言語を理解するときに人間の認知プロセスとより密接に合わせます。これにより、シーケンス内のコンテキストと意味をより深く理解することができます[1] [3]。

##より広範な一般化機能
MTPは、拡張されたコンテキストやコヒーレントシーケンスを生成する推論を必要とするさまざまなタスクを介して一般化するモデルの能力を高めます。これは、長期的な計画とマルチステップの推論が不可欠なHumanvalやGSM8Kなどの複雑なベンチマークで特に有益です。複数の今後のトークンを予測する能力により、モデルはよりコヒーレントでコンテキストに関連する出力を生成することができ、それにより複雑な推論を必要とするタスクのパフォーマンスを改善することができます[1] [4]。

##投機デコードの可能性
推論中、MTPは、複数のトークン予測が順次ではなく並行して生成される投機的デコードを容易にすることができます。この機能は、モデルの展開中にレイテンシを大幅に削減し、応答時間を高速化し、リアルタイムアプリケーションにより効率的になります[2] [3]。

要約すると、DeepSeek-V3のマルチトークン予測目標は、トレーニングの効率を改善するだけでなく、モデルの予測機能と複雑なタスク全体の一般化を強化し、従来の次のトークン予測方法に対する実質的な進歩を示しています。