DeepSEEK-V3 mitmekesise ennustuse (MTP) eesmärk suurendab andmete tõhusust märkimisväärselt, muutes põhimõtteliselt traditsioonilist järgmise toetatud ennustusparadigmat. Selle asemel, et ennustada ainult vahetut järgmist märgi, koolitab MTP mudelit, et ennustada mitut tulevast žetooni samaaegselt. See lähenemisviis mõjutab treeningsignaale, mis tähendab, et iga sisendjärjestuse korral teeb mudel mitu ennustust, mis viib treeninguandmete parema kasutamiseni.
Täiustatud andmete tõhusus
1. Tihendatud treeningsignaalid: ennustades korraga mitut žetooni, suurendab MTP treeningsignaalide tihedust. Traditsioonilised mudelid nagu GPT ennustavad tavaliselt ühte sisendpositsiooni kohta, mis võib jätta suure osa järjestuse ennustavast potentsiaalist kasutamata. Seevastu MTP tagab iga sisendjärjestuse jaoks rohkem ennustusi, parandades sellega andmete tõhusust ja kiirendades õpitulemusi [1] [4].
2. Parem esindamise kavandamine: MTP eesmärk julgustab mudelit arendama rikkalikumaid sisemisi esitusi, kaaludes andmetes pikemaajalisi sõltuvusi. Nõudes mitme tulevase žetooni samaaegselt prognoose, sunnib MTP mudelit kodeerima igas positsioonis rohkem kontekstuaalset teavet. See vastab keele mõistmisel tihedamalt inimese kognitiivsetele protsessidele, mille tulemuseks on järjestuste konteksti ja tähenduse sügavam mõistmine [1] [4].
3. laiemad üldistamisvõimalused: võime ennustada mitut žetooni suurendab mudeli võimet üldistada erinevates ülesannetes, mis nõuavad põhjendamist laiendatud kontekstide üle või genereerides sidusaid järjestusi. See on eriti kasulik keerukates võrdlusalustes nagu Humaneval ja GSM8K, kus pikaajaline planeerimine ja mitmeastmeline mõttekäik on hädavajalikud [1] [4].
spekulatiivne dekodeerimise potentsiaal
Järelduse ajal võib MTP eesmärk hõlbustada spekulatiivset dekodeerimist, kus mitme märgi prognoosid genereeritakse pigem paralleelselt kui järjestikku. See võime võib mudeli juurutamise ajal märkimisväärselt vähendada ja kiirendada reageerimisaegu, muutes selle reaalajas rakenduste jaoks tõhusamaks [1] [6].
Kokkuvõtlikult ei paranda MTP eesmärk DeepSEEK-V3-s mitte ainult koolituse tõhusust, vaid suurendab ka mudeli ennustavaid võimalusi ja üldistust keerukate ülesannete vahel, märkides olulist edasiliikumist traditsiooniliste järgmiste prognoosimismeetodite suhtes.
Tsitaadid:
]
[2] https://dirox.com/post/deepseek-v3-the-oken-source-ai-revolution
]
]
]
[6] https://github.com/deepseek-ai/deepseek-v3/blob/main/readme.md
]
]
[9] https://www.youtube.com/watch?v=jl49flojyng