วัตถุประสงค์การทำนายแบบมัลติเทน (MTP) ใน Deepseek-V3 ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของแบบจำลองอย่างมีนัยสำคัญโดยการเปลี่ยนกระบวนทัศน์จากการทำนายแบบดั้งเดิมแบบดั้งเดิมเป็นวิธีการแบบองค์รวมที่คาดการณ์หลายโทเค็นพร้อมกัน นวัตกรรมนี้นำไปสู่การปรับปรุงที่สำคัญหลายประการ:
ประสิทธิภาพข้อมูลที่ปรับปรุงแล้ว
MTP เพิ่มความหนาแน่นของสัญญาณการฝึกอบรมโดยอนุญาตให้โมเดลทำการคาดการณ์หลายครั้งสำหรับแต่ละลำดับอินพุต แบบจำลองดั้งเดิมเช่น GPT โดยทั่วไปจะทำนายโทเค็นเพียงครั้งเดียวในแต่ละครั้งซึ่งสามารถทิ้งศักยภาพในการทำนายที่ไม่ได้ใช้ ด้วยการทำนายหลายโทเค็น MTP ทำให้มั่นใจได้ว่าการใช้ข้อมูลการฝึกอบรมที่ดีขึ้นนำไปสู่การปรับปรุงผลลัพธ์การเรียนรู้และประสิทธิภาพโดยรวม [1] [2]การวางแผนการเป็นตัวแทนที่ดีขึ้น
วัตถุประสงค์นี้สนับสนุนรูปแบบเพื่อพัฒนาการเป็นตัวแทนภายในที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นโดยพิจารณาการพึ่งพาระยะยาวในข้อมูล โดยกำหนดให้มีการคาดการณ์สำหรับโทเค็นในอนาคตหลายครั้งในครั้งเดียว MTP บังคับให้โมเดลเข้ารหัสข้อมูลบริบทมากขึ้นในแต่ละตำแหน่งโดยจัดตำแหน่งอย่างใกล้ชิดกับกระบวนการทางปัญญาของมนุษย์มากขึ้นเมื่อเข้าใจภาษา สิ่งนี้ส่งผลให้เข้าใจบริบทและความหมายที่ลึกซึ้งยิ่งขึ้นภายในลำดับ [1] [3]ความสามารถทั่วไปที่กว้างขึ้น
MTP ช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดลในการสรุปงานต่าง ๆ ที่ต้องใช้เหตุผลมากกว่าบริบทที่ขยายหรือสร้างลำดับที่สอดคล้องกัน สิ่งนี้เป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการวัดประสิทธิภาพที่ซับซ้อนเช่น Humaneval และ GSM8K ซึ่งการวางแผนระยะยาวและการใช้เหตุผลหลายขั้นตอนเป็นสิ่งจำเป็น ความสามารถในการคาดการณ์โทเค็นที่กำลังจะเกิดขึ้นหลายตัวช่วยให้โมเดลสามารถสร้างผลลัพธ์ที่สอดคล้องกันและเกี่ยวข้องกับบริบทมากขึ้นซึ่งจะเป็นการปรับปรุงประสิทธิภาพของงานที่ต้องการการใช้เหตุผลที่ซับซ้อน [1] [4]ศักยภาพในการถอดรหัสการเก็งกำไร
ในระหว่างการอนุมาน MTP สามารถอำนวยความสะดวกในการถอดรหัสการเก็งกำไรซึ่งการคาดการณ์โทเค็นหลายครั้งจะถูกสร้างขึ้นแบบขนานมากกว่าตามลำดับ ความสามารถนี้สามารถลดเวลาแฝงและเพิ่มความเร็วในการตอบสนองในระหว่างการปรับใช้แบบจำลองทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ [2] [3]โดยสรุปวัตถุประสงค์การทำนายแบบหลายครั้งใน Deepseek-V3 ไม่เพียง แต่ปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรม แต่ยังช่วยเพิ่มความสามารถในการทำนายและการวางนัยทั่วไปในงานที่ซับซ้อน
การอ้างอิง:[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-efficience-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-onnet-at-53x-cheaper-activity-727804807307685889-xrno
[7] https://huggingface.co/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/9672b384bf8a07c8968cf874cde35020f146fc64/readme.md
[8] https://gradientflow.com/deepseek-what-you-eun-eed-to-know/
[9] https://ithy.com/article/deepseek-v3-progress-in-language-models-huyq64wk