DeepSeek-V3のマルチトークン予測(MTP)目的は、従来の隣接予測パラダイムを根本的に変更することにより、データ効率を大幅に向上させます。近隣のトークンのみを予測する代わりに、MTPはモデルをトレーニングして、複数の将来のトークンを同時に予測します。このアプローチは、トレーニングシグナルを高めることができます。つまり、各入力シーケンスについて、モデルが複数の予測を行い、トレーニングデータの利用を改善することを意味します。
###データ効率の強化
1。高密度のトレーニング信号：複数のトークンを一度に予測することにより、MTPはトレーニング信号の密度を増加させます。 GPTのような従来のモデルは通常、入力位置ごとに1つのトークンを予測します。これにより、シーケンスの予測電位の多くが未開拓のままになります。対照的に、MTPは、各入力シーケンスに対してより多くの予測が行われ、それによりデータ効率が改善され、学習成果が加速されることが保証されます[1] [4]。
2。表現計画の改善：MTP目的は、データの長期的な依存関係を考慮することにより、モデルがより豊富な内部表現を開発することを奨励します。いくつかの将来のトークンの予測を同時に要求することにより、MTPはモデルに各位置でより多くのコンテキスト情報をエンコードするように強制します。これは、言語を理解する際に人間の認知プロセスとより密接に整合し、シーケンス内のコンテキストと意味をより深く理解することをもたらします[1] [4]。
3.より広範な一般化機能：複数のトークンを予測する能力により、拡張されたコンテキストやコヒーレントシーケンスを生成する推論を必要とするさまざまなタスクにわたって一般化するモデルの能力が向上します。これは、長期計画と多段階的推論が不可欠なHumanvalやGSM8Kなどの複雑なベンチマークで特に有益です[1] [4]。
###投機デコードの可能性
推論中、MTP目的は投機的デコードを容易にすることができます。ここでは、複数のトークンの予測が順次ではなく並行して生成されます。この機能は、モデルの展開中にレイテンシを大幅に削減し、応答時間を高速化することができ、リアルタイムアプリケーションにより効率的になります[1] [6]。
要約すると、DeepSeek-V3のMTP目標は、トレーニングの効率を改善するだけでなく、複雑なタスク全体でモデルの予測機能と一般化を強化し、従来の次のトークン予測方法よりも大きな進歩を示しています。
引用：
[1] https://codingmall.com/knowledge-base/25-global/240692-how-does-deepseeks-multi-token-prediction-mtp-objective-enhance-performance
[2] https://dirox.com/post/deepseek-v3-the-source-ai-revolution
[3] https://blogs.novita.ai/what-are-the-requirements-for-deepseek-v3-inference/
[4] https://community.aws/content/2rjj1wkztsfywvfsiibhwxeqmf1/four-unique-takeaways-from-deepseek-v3?lang=en
[5] https://blog.dataopslabs.com/deepseek-v3-overview-トレーニングとベンチマークパフォーマンス
[6] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/readme.md
[7] https://mlfrontiers.substack.com/p/understanding-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