Vairākkārtīgu prognozēšanas (MTP) mērķis DeepSEEK-V3 ievērojami uzlabo modeļa veiktspēju, pārvietojot paradigmu no tradicionālās nākamās marķēšanas prognozes uz holistiskāku pieeju, kas vienlaikus prognozē vairākus žetonus. Šis jauninājums noved pie vairākiem galvenajiem uzlabojumiem:
Uzlabota datu efektivitāte
MTP palielina apmācības signālu blīvumu, ļaujot modelim veikt vairākas prognozes katrai ieejas secībai. Tradicionālie modeļi, piemēram, GPT, parasti prognozē tikai vienu marķieri vienlaikus, kas var atstāt neizmantotu lielu daļu secības paredzamā potenciāla. Prognozējot vairākus žetonus, MTP nodrošina labāku apmācības datu izmantošanu, kā rezultātā tiek uzlaboti mācību rezultāti un vispārējā efektivitāte [1] [2].Uzlabota attēlojuma plānošana
Šis mērķis mudina modeli attīstīt bagātīgākas iekšējās reprezentācijas, apsverot ilgtermiņa atkarības datos. Pieprasot prognozes par vairākiem nākotnes žetoniem vienlaikus, MTP liek modelim kodēt vairāk kontekstuālo informāciju katrā pozīcijā, izprotot valodu ciešāk ar cilvēka izziņas procesiem. Tas rada dziļāku konteksta un nozīmes izpratni secībās [1] [3].plašākas vispārināšanas iespējas
MTP uzlabo modeļa spēju vispārināt dažādus uzdevumus, kuriem nepieciešama spriešana par paplašinātu kontekstu vai koherentu secību ģenerēšanu. Tas ir īpaši izdevīgi sarežģītos etalonos, piemēram, humaneval un GSM8K, kur ir būtiska ilgtermiņa plānošana un daudzpakāpju argumentācija. Iespēja paredzēt vairākus gaidāmos marķierus ļauj modelim radīt saskaņotāku un kontekstā atbilstošus rezultātus, tādējādi uzlabojot tā veiktspēju uzdevumos, kas prasa sarežģītu spriešanu [1] [4].spekulatīva dekodēšanas potenciāls
Secinājumu laikā MTP var atvieglot spekulatīvu dekodēšanu, kur vairākas žetonu prognozes tiek ģenerētas paralēli, nevis secīgi. Šī spēja var ievērojami samazināt latentuma un paātrināšanas reakcijas laiku modeļa izvietošanas laikā, padarot to efektīvāku reālā laika lietojumprogrammām [2] [3].Rezumējot, vairāku taktu prognozēšanas mērķis DeepSEEK-V3 ne tikai uzlabo apmācības efektivitāti, bet arī uzlabo modeļa paredzamās iespējas un vispārinājumu dažādos sarežģītos uzdevumos, atzīmējot ievērojamu attīstību pār tradicionālajām nākamās kārtas prognozēšanas metodēm.
Atsauces:[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-uniqueweaway
[2] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/readme.md
[3] https://adasci.org/deepseek-v3-explated-optimizing-effity-and-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-aktivity-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