Home Arrow Icon Knowledge base Arrow Icon Global Arrow Icon Kā daudzkārtējs prognozēšanas (MTP) mērķis uzlabo datu efektivitāti DeepSEEK-V3


Kā daudzkārtējs prognozēšanas (MTP) mērķis uzlabo datu efektivitāti DeepSEEK-V3


Vairāku taktu prognozēšanas (MTP) mērķis DeepSEEK-V3 ievērojami uzlabo datu efektivitāti, principiāli mainot tradicionālo nākamās marķēšanas prognozēšanas paradigmu. Tā vietā, lai prognozētu tikai tūlītēju blakus esošo marķieri, MTP trenē modeli, lai vienlaikus prognozētu vairākus nākotnes žetonus. Šī pieeja densificē apmācības signālus, kas nozīmē, ka katrai ievades secībai modelis veic vairākas prognozes, kā rezultātā labāk tiek izmantotas apmācības dati.

Uzlabota datu efektivitāte

1. Tradicionālie modeļi, piemēram, GPT, parasti prognozē vienu marķieri katrā ievades pozīcijā, kas var atstāt neizmantotu lielu daļu secības paredzamā potenciāla. Turpretī MTP nodrošina, ka katrai ieejas secībai tiek veikta vairāk prognožu, tādējādi uzlabojot datu efektivitāti un paātrinot mācību rezultātus [1] [4].

2. Uzlabota attēlojuma plānošana: MTP mērķis mudina modeli attīstīt bagātīgākas iekšējās reprezentācijas, apsverot datus ilgtermiņa atkarības. Pieprasot prognozes vairākiem nākotnes žetoniem vienlaicīgi, MTP liek modelim kodēt vairāk kontekstuālo informāciju katrā pozīcijā. Tas ciešāk saskan ar cilvēka kognitīvajiem procesiem, izprotot valodu, kā rezultātā sekvencēs ir dziļāka izpratne par kontekstu un nozīmi [1] [4].

3. Plašākas vispārināšanas iespējas: spēja paredzēt vairākus žetonus uzlabo modeļa spēju vispārināt dažādus uzdevumus, kuriem nepieciešama spriešana, salīdzinot ar paplašinātiem kontekstiem, vai koherentu secību ģenerēšana. Tas ir īpaši izdevīgi sarežģītos etalonos, piemēram, humaneval un GSM8K, kur ir būtiska ilgtermiņa plānošana un daudzpakāpju argumentācija [1] [4].

spekulatīva dekodēšanas potenciāls

Secinājumu laikā MTP mērķis var atvieglot spekulatīvu dekodēšanu, kur vairāku žetonu prognozes tiek ģenerētas paralēli, nevis secīgi. Šī spēja var ievērojami samazināt latentuma un paātrināšanas reakcijas laiku modeļa izvietošanas laikā, padarot to efektīvāku reālā laika lietojumprogrammām [1] [6].

Rezumējot, MTP mērķis DeepSeek-V3 ne tikai uzlabo apmācības efektivitāti, bet arī uzlabo modeļa paredzamās iespējas un vispārinājumu starp sarežģītiem uzdevumiem, iezīmējot ievērojamu attīstību pār tradicionālajām nākamās prognozēšanas metodēm.

Atsauces:
.
[2] https://dirox.com/post/deepseek-v3-the-open-source-ai-revolution
[3] https://blogs.novita.ai/what-are-the-requirements-for-depseek-v3-inference/
.
[5] https://blog.dataopslabs.com/deepseek-v3-overview-Training-and-benchmark-pormance
[6] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/readme.md
[7] https://mlfrontiers.substack.com/p/entrestanding-depseek-v3
[8] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-v3-redefines-llm-performance-and-cost-effity/
[9] https://www.youtube.com/watch?v=jl49flojyng