Mục tiêu dự đoán đa điểm (MTP) trong DeepSeek-V3 giúp tăng cường đáng kể hiệu quả dữ liệu bằng cách thay đổi cơ bản mô hình dự đoán tiếp theo truyền thống. Thay vì chỉ dự đoán mã thông báo tiếp theo ngay lập tức, MTP đào tạo mô hình để dự đoán đồng thời nhiều mã thông báo trong tương lai. Cách tiếp cận này mật độ tín hiệu đào tạo, có nghĩa là đối với mỗi chuỗi đầu vào, mô hình đưa ra nhiều dự đoán, dẫn đến việc sử dụng tốt hơn dữ liệu đào tạo.
Hiệu quả dữ liệu nâng cao
1. Tín hiệu đào tạo mật độ: Bằng cách dự đoán nhiều mã thông báo cùng một lúc, MTP làm tăng mật độ của tín hiệu đào tạo. Các mô hình truyền thống như GPT thường dự đoán một mã thông báo trên vị trí đầu vào, có thể để lại phần lớn tiềm năng dự đoán của chuỗi chưa được khai thác. Ngược lại, MTP đảm bảo rằng nhiều dự đoán được đưa ra cho mỗi chuỗi đầu vào, do đó cải thiện hiệu quả dữ liệu và tăng tốc kết quả học tập [1] [4].
2. Kế hoạch đại diện được cải thiện: Mục tiêu MTP khuyến khích mô hình phát triển các biểu diễn nội bộ phong phú hơn bằng cách xem xét các phụ thuộc dài hạn trong dữ liệu. Bằng cách yêu cầu dự đoán đồng thời cho một số mã thông báo trong tương lai, MTP buộc mô hình phải mã hóa nhiều thông tin theo ngữ cảnh hơn ở mỗi vị trí. Điều này phù hợp chặt chẽ hơn với các quá trình nhận thức của con người khi hiểu ngôn ngữ, dẫn đến sự hiểu biết sâu sắc hơn về bối cảnh và ý nghĩa trong các chuỗi [1] [4].
3. Khả năng tổng quát hóa rộng hơn: Khả năng dự đoán nhiều mã thông báo giúp tăng cường khả năng của mô hình để khái quát hóa các nhiệm vụ khác nhau đòi hỏi lý luận qua các bối cảnh mở rộng hoặc tạo ra các chuỗi kết hợp. Điều này đặc biệt có lợi trong các điểm chuẩn phức tạp như Nhân đạo và GSM8K, trong đó lập kế hoạch dài hạn và lý luận nhiều bước là rất cần thiết [1] [4].
Tiềm năng giải mã đầu cơ
Trong quá trình suy luận, mục tiêu MTP có thể tạo điều kiện giải mã đầu cơ, trong đó dự đoán cho nhiều mã thông báo được tạo song song thay vì tuần tự. Khả năng này có thể giảm đáng kể độ trễ và tăng tốc độ phản hồi trong quá trình triển khai mô hình, giúp nó hiệu quả hơn cho các ứng dụng thời gian thực [1] [6].
Tóm lại, mục tiêu MTP trong Deepseek-V3 không chỉ cải thiện hiệu quả đào tạo mà còn tăng cường khả năng dự đoán của mô hình và khái quát hóa trong các nhiệm vụ phức tạp, đánh dấu một tiến bộ đáng kể so với các phương pháp dự đoán tiếp theo truyền thống.
Trích dẫn:
[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-open-source-ai-revolution
.
[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/understanding-deepseek-v3
.
[9] https://www.youtube.com/watch?v=jl49flojyng