„Deepseeek-V3“ daugialypės prognozavimo (MTP) tikslas žymiai padidina modelio našumą, perkeldamas paradigmą nuo tradicinės kitos-Tokio prognozės iki holistinio požiūrio, kuris vienu metu prognozuoja kelis žetonus. Ši naujovė lemia keletą pagrindinių patobulinimų:
Patobulintas duomenų efektyvumas
MTP padidina treniruočių signalų tankį, leisdama modeliui padaryti kelis prognozes kiekvienai įvesties sekai. Tradiciniai modeliai, tokie kaip GPT, paprastai prognozuoja tik vieną žetoną vienu metu, o tai gali palikti didžiąją dalį sekos numatomojo potencialo neišnaudotą. Prognozuodamas kelis žetonus, MTP užtikrina geresnį mokymo duomenų panaudojimą, todėl pagerėja mokymosi rezultatai ir bendras efektyvumas [1] [2].patobulintas atstovavimo planavimas
Šis tikslas skatina modelį sukurti turtingesnius vidinius vaizdus, atsižvelgiant į ilgesnės trukmės priklausomybes nuo duomenų. Reikalaudama prognozių keliems ateičiai žetonams vienu metu, MTP verčia modelį koduoti daugiau kontekstinės informacijos kiekvienoje padėtyje, labiau suderindamas su žmogaus pažinimo procesais suprantant kalbą. Tai lemia gilesnį konteksto ir prasmės supratimą sekose [1] [3].Platesnės apibendrinimo galimybės
MTP padidina modelio gebėjimą apibendrinti įvairias užduotis, kurioms reikalingi samprotavimai dėl išplėstinių kontekstų ar generuoti nuoseklias sekas. Tai ypač naudinga sudėtinguose etalonuose, tokiuose kaip „Humaneval“ ir „GSM8K“, kur labai svarbu ilgalaikis planavimas ir daugiapakopiai samprotavimai. Gebėjimas numatyti kelis būsimus žetonus leidžia modeliui sukurti nuoseklesnius ir kontekstines reikšmes, tokiu būdu pagerinant jo atlikimą atliekant užduotis, reikalaujančias sudėtingų samprotavimų [1] [4].Spekuliacinis dekodavimo potencialas
Išvadų metu MTP gali palengvinti spekuliatyvų dekodavimą, kai kelios žetono prognozės generuojamos lygiagrečiai, o ne nuosekliai. Ši galimybė gali žymiai sutrumpinti latenciją ir pagreitinti reagavimo laiką diegiant modelį, todėl jis bus efektyvesnis realiojo laiko programoms [2] [3].Apibendrinant galima pasakyti, kad „Deepseeek-V3“ daugialypės prognozavimo tikslas ne tik pagerina treniruočių efektyvumą, bet ir pagerina modelio numatomuosius galimybes ir apibendrinimą atliekant sudėtingas užduotis, pažymėdamas esminį pažangą dėl tradicinių kitų mokinių prognozavimo metodų.
Citatos:[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-akeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/readme.md
[3] https://adaci.org/deepseek-v3-oxplied-optimizing-fefictity-and-cale/
[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-actity-7278048807307685889-xrno
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/9672b384bf8a07c8968cf874cde35020f146fc64/readme.md
[8] https://gradientflow.com/deepseek-what-you-reed-to-know/
[9] https://ithy.com/article/deepseek-v3-progress-in-liguage-models-huyq64wk