Cieľ predikcie viacerých tokov (MTP) v DeepSEEK-V3 významne zvyšuje výkon modelu posunutím paradigmy z tradičnej predikcie s ďalšími, k holistickejšiemu prístupu, ktorý predpovedá súčasne viacero tokenov. Táto inovácia vedie k niekoľkým kľúčovým vylepšeniam:
Vylepšená účinnosť údajov
MTP zvyšuje hustotu tréningových signálov tým, že umožní modelu urobiť viac predpovedí pre každú vstupnú sekvenciu. Tradičné modely, ako napríklad GPT, zvyčajne predpovedajú iba jeden token naraz, ktorý môže zanechať väčšinu prediktívneho potenciálu sekvencie nevyužitý. Predpovedaním viacerých tokenov MTP zaisťuje lepšie využitie údajov o školeniach, čo vedie k zlepšeniu výsledkov učenia a celkovej účinnosti [1] [2].Vylepšené plánovanie zastúpenia
Tento cieľ povzbudzuje model, aby rozvíjal bohatšie interné reprezentácie zvážením dlhodobejších závislostí v údajoch. Vyžadovaním predpovedí pre niekoľko budúcich tokenov naraz, MTP núti model kódovať viac kontextových informácií na každej pozícii, čo je v súlade s ľudskými kognitívnymi procesmi pri porozumení jazyka. To má za následok hlbšie pochopenie kontextu a významu v sekvenciách [1] [3].Širšie zovšeobecnenie schopností
MTP zvyšuje schopnosť modelu zovšeobecniť sa v rôznych úlohách, ktoré si vyžadujú zdôvodnenie v predĺžených kontextoch alebo generujú koherentné sekvencie. Toto je obzvlášť prospešné v zložitých referenčných hodnotách, ako sú Humaneval a GSM8K, kde sú nevyhnutné dlhodobé plánovanie a viacstupňové zdôvodnenie. Schopnosť predvídať viacero nadchádzajúcich tokenov umožňuje modelu vytvárať koherentnejšie a kontextovo relevantné výstupy, čím sa zlepší jeho výkon na úlohách, ktoré vyžadujú zložité zdôvodnenie [1] [4].Špekulatívny dekódovací potenciál
Počas inferencie môže MTP uľahčiť špekulatívne dekódovanie, kde sa generuje viac predpovede tokenov paralelne skôr ako postupne. Táto schopnosť môže výrazne skrátiť latenciu a urýchliť časy odozvy počas nasadenia modelu, čím sa účinnejšie zvýši aplikácie v reálnom čase [2] [3].Stručne povedané, cieľový cieľ predikcie viacerých pracovníkov v Deepseek-V3 nielen zlepšuje účinnosť tréningu, ale tiež zvyšuje prediktívne schopnosti modelu a zovšeobecnenie medzi zložitými úlohami, čo označuje podstatný pokrok oproti tradičným metódam predpovede next-token.
Citácie:[1] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfSiibHwxeqmf1/four-unique-takaways-from-from-deepseek-v3?lang=en
[2] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/readme.md
[3] https://adasci.org/deepseek-v3-explained-optimization-efficiention-and-scale/
[4] https://arxiv.org/pdf/2412.19437.pdf
[5] https://arxiv.org/html/2412.19437v1
Https://www.linkedin.com/posts/ivandj_deepseek-v3-outperforms-sonnet-at-53x-cheaper-activity-ctivity-7278048807307685889-XRNO
Https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/9672b384bf8a07c8968cf874cde3502020f146fc64/readme.md
[8] https://gradientflow.com/deepseek-what--you-need-to-know/
[9] https://ithy.com/article/deepseek-v3-progress-in-nanguage-models-huyq64wk