Mục tiêu dự đoán đa điểm (MTP) trong DeepSeek-V3 giúp tăng cường đáng kể hiệu suất mô hình bằng cách chuyển mô hình từ dự đoán tiếp theo truyền thống sang cách tiếp cận toàn diện hơn dự đoán đồng thời nhiều token. Sự đổi mới này dẫn đến một số cải tiến chính:
Hiệu quả dữ liệu nâng cao
MTP tăng mật độ của tín hiệu đào tạo bằng cách cho phép mô hình đưa ra nhiều dự đoán cho mỗi chuỗi đầu vào. Các mô hình truyền thống, như GPT, thường chỉ dự đoán một mã thông báo tại một thời điểm, có thể để lại phần lớn tiềm năng dự đoán của chuỗi chưa được khai thác. Bằng cách dự đoán nhiều mã thông báo, MTP đảm bảo việc sử dụng dữ liệu đào tạo tốt hơn, dẫn đến cải thiện kết quả học tập và hiệu quả tổng thể [1] [2].Kế hoạch đại diện được cải thiện
Mục tiêu này khuyến khích mô hình phát triển các biểu diễn nội bộ phong phú hơn bằng cách xem xét các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu. Bằng cách yêu cầu dự đoán cho một số mã thông báo trong tương lai cùng một lúc, MTP buộc mô hình phải mã hóa nhiều thông tin theo ngữ cảnh hơn ở mỗi vị trí, liên kết chặt chẽ hơn với các quá trình nhận thức của con người khi hiểu ngôn ngữ. Điều này dẫn đến sự hiểu biết sâu sắc hơn về bối cảnh và ý nghĩa trong các chuỗi [1] [3].Khả năng tổng quát hơn
MTP tăng cường khả năng của mô hình để khái quát hóa các nhiệm vụ khác nhau yêu cầu lý luận qua các bối cảnh mở rộng hoặc tạo ra các chuỗi mạch lạc. Điều này đặc biệt có lợi trong các điểm chuẩn phức tạp như Nhân đạo và GSM8K, nơi lập kế hoạch dài hạn và lý luận nhiều bước là rất cần thiết. Khả năng dự đoán nhiều mã thông báo sắp tới cho phép mô hình tạo ra các đầu ra mạch lạc và có liên quan theo ngữ cảnh hơn, do đó cải thiện hiệu suất của nó trên các nhiệm vụ đòi hỏi lý luận phức tạp [1] [4].Tiềm năng giải mã đầu cơ
Trong quá trình suy luận, MTP có thể tạo điều kiện giải mã đầu cơ, trong đó các dự đoán nhiều mã thông báo được tạo song song thay vì tuần tự. Khả năng này có thể giảm đáng kể độ trễ và tăng tốc độ phản hồi trong quá trình triển khai mô hình, giúp nó hiệu quả hơn cho các ứng dụng thời gian thực [2] [3].Tóm lại, mục tiêu dự đoán đa điểm trong Deepseek-V3 không chỉ cải thiện hiệu quả đào tạo mà còn tăng cường khả năng dự đoán của mô hình và khái quát hóa trong các nhiệm vụ phức tạp, đánh dấu sự tiến bộ đáng kể so với các phương pháp dự đoán tiếp theo truyền thống.
Trích dẫn:[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
.
[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
.
[9] https://ithy.com/article/deepseek-v3-progress-in-language-models-huyq64wk