Deepseek-V3: n moni-sanottu ennuste (MTP) parantaa merkittävästi tiedon tehokkuutta muuttamalla pohjimmiltaan perinteistä seuraavan sanan ennusteparadigmaa. Sen sijaan, että ennustettaisiin vain välitöntä seuraavalle tunnukselle, MTP kouluttaa mallin ennustamaan useita tulevia merkkejä samanaikaisesti. Tämä lähestymistapa imeytyy harjoitussignaaleihin, mikä tarkoittaa, että jokaiselle syöttösekvenssille malli tekee useita ennusteita, mikä johtaa harjoitustietojen parempaan hyödyntämiseen.
Parannettu tiedon tehokkuus
1. Tiivistelty harjoitussignaalit: Ennustamalla useita rahakkeita kerralla, MTP lisää harjoitussignaalien tiheyttä. Perinteiset mallit, kuten GPT, ennustavat tyypillisesti yhden tunnuksen syöttöasemaa kohti, mikä voi jättää suuren osan sekvenssin ennustavasta potentiaalista käyttämättä. Sitä vastoin MTP varmistaa, että jokaiselle syöttöjaksolle tehdään enemmän ennusteita, mikä parantaa tiedon tehokkuutta ja nopeuttaa oppimistuloksia [1] [4].
2. Parannettu esityssuunnittelu: MTP-tavoite kannustaa mallia kehittämään rikkaampia sisäisiä esityksiä ottamalla huomioon datan pidemmän aikavälin riippuvuudet. Vaadimalla ennusteita useille tuleville rahakkeille samanaikaisesti, MTP pakottaa mallin koodaamaan enemmän asiayhteystietoja kussakin paikassa. Tämä kohdistuu tarkemmin ihmisen kognitiivisten prosessien kanssa, kun ymmärretään kieltä, mikä johtaa syvemmälle kontekstin ja merkityksen ymmärtämiseen sekvensseissä [1] [4].
3. Laajemmat yleistymisominaisuudet: Kyky ennustaa useita rahakkeita parantaa mallin kykyä yleistää eri tehtävissä, jotka vaativat päättelyä laajennetuissa tilanteissa tai luomalla koherentteja sekvenssejä. Tämä on erityisen hyödyllistä monimutkaisissa vertailuarvoissa, kuten HumanVal ja GSM8K, joissa pitkäaikainen suunnittelu ja monivaiheinen päättely ovat välttämättömiä [1] [4].
spekulatiivinen dekoodauspotentiaali
Päätelmien aikana MTP -tavoite voi helpottaa spekulatiivista dekoodausta, jossa useiden rahakkeiden ennusteet luodaan rinnakkain eikä peräkkäin. Tämä kyky voi vähentää huomattavasti viiveen ja nopeuttaa vasteaikoja mallin käyttöönoton aikana, mikä tekee siitä tehokkaamman reaaliaikaisten sovellusten [1] [6].
Yhteenvetona voidaan todeta, että Deepseek-V3: n MTP-tavoite ei vain paranna koulutuksen tehokkuutta, vaan parantaa myös mallin ennustavia kykyjä ja yleistämistä monimutkaisten tehtävien välillä, mikä merkitsee huomattavaa etenemistä perinteisiin seuraavien sanottuihin ennustemenetelmiin.
Viittaukset:
.
.
.
.
.
[6] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/readme.md
.
.
[9] https://www.youtube.com/watch?v=jl49flojyng