Cilj napovedovanja z več tok (MTP) v Deepseek-V3 znatno poveča zmogljivost modela, tako da paradigmo preusmeri iz tradicionalnega napovedi naslednjega, na bolj celostni pristop, ki hkrati napoveduje več žetonov. Ta inovacija vodi do več ključnih izboljšav:
Izboljšana učinkovitost podatkov
MTP poveča gostoto vadbenih signalov, tako da modelu omogoča več napovedi za vsako vhodno zaporedje. Tradicionalni modeli, kot je GPT, običajno napovedujejo le en žeton naenkrat, ki lahko pusti velik del napovednega potenciala zaporedja neizkoriščenega. Z napovedovanjem več žetonov MTP zagotavlja boljšo uporabo podatkov o usposabljanju, kar vodi k izboljšanju učnih rezultatov in splošne učinkovitosti [1] [2].Izboljšano načrtovanje zastopanja
Ta cilj spodbuja model, da razvije bogatejše notranje predstavitve z upoštevanjem dolgoročnih odvisnosti v podatkih. Z zahtevanjem napovedi za več prihodnjih žetonov naenkrat MTP prisili model, da kodira več kontekstnih informacij na vsakem položaju, pri čemer se pri razumevanju jezika tesneje uskladi s človeškimi kognitivnimi procesi. To ima za posledico globlje razumevanje konteksta in pomena znotraj zaporedja [1] [3].širše zmogljivosti posploševanja
MTP izboljšuje sposobnost modela, da posplošuje različne naloge, ki zahtevajo sklepanje nad razširjenimi konteksti ali ustvarjajo skladne sekvence. To je še posebej koristno pri zapletenih merilih, kot sta Humanoval in GSM8K, kjer sta dolgoročno načrtovanje in večstopenjsko sklepanje bistvenega pomena. Sposobnost predvidevanja več prihajajočih žetonov omogoča modelu, da ustvari bolj skladne in kontekstno pomembne rezultate, s čimer se izboljša njena uspešnost na nalogah, ki zahtevajo zapleteno sklepanje [1] [4].Špekulativni potencial dekodiranja
Med sklepom lahko MTP olajša špekulativno dekodiranje, kjer se večkratne napovedi žetona nastajajo vzporedno in ne zaporedno. Ta sposobnost lahko znatno zmanjša zamude in pospeši odzivne čase med uvajanjem modela, zaradi česar je učinkovitejša za aplikacije v realnem času [2] [3].Če povzamemo, cilj večkratnega napovedovanja v Deepseek-V3 ne samo izboljšuje učinkovitost treninga, ampak tudi poveča napovedne zmogljivosti modela in posploševanje med zapletenimi nalogami, kar označuje znatno napredovanje pred tradicionalnimi metodami napovedovanja naslednjih, ki jih je treba predvideti.
Navedbe:[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-explained-optimizing-effice-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-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