L'objectif de prédiction multi-token (MTP) dans Deepseek-V3 améliore considérablement l'efficacité des données en modifiant fondamentalement le paradigme de prédiction traditionnel à token suivant. Au lieu de prédire uniquement le prochain jet de jeu immédiat, MTP entraîne le modèle à prédire plusieurs futurs jetons simultanément. Cette approche densifie les signaux de formation, ce qui signifie que pour chaque séquence d'entrée, le modèle fait plusieurs prédictions, conduisant à une meilleure utilisation des données de formation.
Efficacité améliorée des données
1. Signaux de formation densifiés: en prédisant à la fois plusieurs jetons, MTP augmente la densité des signaux d'entraînement. Les modèles traditionnels comme GPT prédisent généralement un jeton par position d'entrée, qui peut laisser une grande partie du potentiel prédictif de la séquence inexploitée. En revanche, MTP garantit que davantage de prédictions sont faites pour chaque séquence d'entrée, améliorant ainsi l'efficacité des données et accélérant les résultats d'apprentissage [1] [4].
2. Amélioration de la planification de la représentation: l'objectif MTP encourage le modèle à développer des représentations internes plus riches en considérant les dépendances à plus long terme dans les données. En nécessitant des prédictions pour plusieurs futurs jetons simultanément, MTP oblige le modèle à coder plus d'informations contextuelles à chaque position. Cela s'aligne plus étroitement avec les processus cognitifs humains lors de la compréhension du langage, entraînant une compréhension plus profonde du contexte et du sens au sein des séquences [1] [4].
3. Ceci est particulièrement bénéfique dans les repères complexes tels que Humaneval et GSM8K, où la planification à long terme et le raisonnement en plusieurs étapes sont essentiels [1] [4].
potentiel de décodage spéculatif
Pendant l'inférence, l'objectif MTP peut faciliter le décodage spéculatif, où des prédictions pour plusieurs jetons sont générées en parallèle plutôt que séquentiellement. Cette capacité peut réduire considérablement la latence et accélérer les temps de réponse pendant le déploiement du modèle, ce qui le rend plus efficace pour les applications en temps réel [1] [6].
En résumé, l'objectif du MTP dans Deepseek-V3 améliore non seulement l'efficacité de la formation, mais améliore également les capacités prédictives du modèle et la généralisation entre les tâches complexes, marquant un progrès substantiel par rapport aux méthodes de prédiction traditionnelles à côté suivant.
Citations:
[1] https://codingmall.com/knowledge-base/25-global/240692-How-does-deepseeks-Multi-Token-Pediction-Mtp-Objective-Enhance-Performance
[2] https://dirox.com/post/deepseek-v3-the-open-source-ai-revolution
[3] https://blogs.novita.ai/what-are-the-requiments-for-eepseek-v3-inference/
[4] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-Takeaways-from-Deepseek-v3?lang=en
[5] https://blog.dataopslabs.com/deepseek-v3-overview-training-and-benchmark-performance
[6] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/readme.md
[7] https://mlfrontiers.substack.com/p/udgetantspanding-deepseek-v3
[8] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-v3-redefines-llm-performance-and-cost-efficiency/
[9] https://www.youtube.com/watch?v=jl49flojyng