Цель Multi-Token прогнозирования (MTP) в DeepSeek-V3 значительно повышает производительность модели, перемещая парадигму с традиционного прогнозирования следующего ток до более целостного подхода, который одновременно предсказывает множественные токены. Это инновация приводит к нескольким ключевым улучшениям:
повышенная эффективность данных
MTP увеличивает плотность тренировочных сигналов, позволяя модели делать несколько прогнозов для каждой входной последовательности. Традиционные модели, такие как GPT, обычно предсказывают только один токен за раз, что может оставить большую часть прогнозирующего потенциала последовательности. Прогнозируя множественные токены, MTP обеспечивает лучшее использование учебных данных, что приводит к улучшению результатов обучения и общей эффективности [1] [2].улучшенное планирование представления
Эта цель побуждает модель разработать более богатые внутренние представления, рассматривая долгосрочные зависимости в данных. Требуя предсказаний для нескольких будущих токенов одновременно, MTP заставляет модель кодировать больше контекстной информации на каждой позиции, более тесно соответствуя человеческому когнитивным процессам при понимании языка. Это приводит к более глубокому пониманию контекста и значения в последовательностях [1] [3].более широкие возможности обобщения
MTP усиливает способность модели обобщать по различным задачам, которые требуют рассуждения по поводу расширенного контекста или генерирования когерентных последовательностей. Это особенно полезно в сложных показателях, таких как Humaneval и GSM8K, где необходимы долгосрочное планирование и многоэтапные рассуждения. Способность предвидеть несколько предстоящих токенов позволяет модели производить более когерентные и контекстуально релевантные результаты, тем самым улучшая ее производительность по задачам, которые требуют сложных рассуждений [1] [4].Спекулятивный потенциал декодирования
Во время вывода MTP может способствовать спекулятивному декодированию, где многочисленные прогнозы токенов генерируются параллельно, а не последовательно. Эта возможность может значительно сократить задержку и ускорить время отклика во время развертывания модели, что делает ее более эффективным для приложений в реальном времени [2] [3].Таким образом, цель предсказания с несколькими точками в DeepSeek-V3 не только повышает эффективность обучения, но и повышает прогнозирующие возможности модели и обобщение в сложных задачах, что отмечает существенный прогресс по сравнению с традиционными методами прогнозирования следующего ток.
Цитаты:[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/readme.md
[3] https://adasci.org/deepseek-v3-expliend-optimizing-efficinity и scale/
[4] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
[6] https://www.linkedin.com/posts/ivandj_deepseek-v3-outperforms-sonnet-at-53x-cheaper-activity-7278048807307685889-xrno
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/9672b384bf8a07c8968cf874cde35020f146fc64/readme.md
[8] https://gradientflow.com/deepseek-what-you-need-to-know/
[9] https://ithy.com/article/deepseek-v3-progress-in-language-models-huyq64wk