วัตถุประสงค์การทำนายแบบหลายจุด (MTP) ใน Deepseek-V3 ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพของข้อมูลอย่างมีนัยสำคัญโดยการเปลี่ยนกระบวนทัศน์การทำนายการทำนายแบบดั้งเดิมแบบดั้งเดิม แทนที่จะทำนายเฉพาะโทเค็นถัดไปทันที MTP จะฝึกอบรมแบบจำลองเพื่อทำนายโทเค็นในอนาคตหลายแห่งพร้อมกัน วิธีการนี้ลดสัญญาณการฝึกอบรมซึ่งหมายความว่าสำหรับแต่ละลำดับอินพุตแบบจำลองทำให้การคาดการณ์หลายครั้งนำไปสู่การใช้ประโยชน์จากข้อมูลการฝึกอบรมที่ดีขึ้น
ประสิทธิภาพข้อมูลที่ปรับปรุงแล้ว
1. สัญญาณการฝึกอบรมที่หนาแน่น: โดยการทำนายหลายโทเค็นในครั้งเดียว MTP จะเพิ่มความหนาแน่นของสัญญาณการฝึกอบรม แบบจำลองดั้งเดิมเช่น GPT มักจะทำนายโทเค็นหนึ่งตัวต่อตำแหน่งอินพุตซึ่งสามารถทำให้ศักยภาพในการทำนายของลำดับส่วนใหญ่ไม่ได้ใช้ ในทางตรงกันข้าม MTP ทำให้มั่นใจได้ว่ามีการคาดการณ์เพิ่มเติมสำหรับแต่ละลำดับอินพุตซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของข้อมูลและเร่งผลการเรียนรู้ [1] [4]
2. การวางแผนการเป็นตัวแทนที่ดีขึ้น: วัตถุประสงค์ MTP สนับสนุนให้โมเดลพัฒนาตัวแทนภายในที่สมบูรณ์ยิ่งขึ้นโดยพิจารณาการพึ่งพาระยะยาวในข้อมูล โดยกำหนดให้มีการคาดการณ์สำหรับโทเค็นในอนาคตหลายอย่างพร้อมกัน MTP บังคับให้โมเดลเข้ารหัสข้อมูลบริบทมากขึ้นในแต่ละตำแหน่ง สิ่งนี้สอดคล้องกับกระบวนการทางปัญญาของมนุษย์มากขึ้นเมื่อเข้าใจภาษาทำให้เกิดความเข้าใจอย่างลึกซึ้งเกี่ยวกับบริบทและความหมายภายในลำดับ [1] [4]
3. ความสามารถในการวางนัยทั่วไปที่กว้างขึ้น: ความสามารถในการทำนายโทเค็นหลายโทเค็นช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดลในการสรุปผลงานต่าง ๆ ที่ต้องใช้เหตุผลมากกว่าบริบทที่ขยายออกไปหรือสร้างลำดับที่สอดคล้องกัน นี่เป็นประโยชน์อย่างยิ่งในการวัดประสิทธิภาพที่ซับซ้อนเช่น Humaneval และ GSM8K ซึ่งการวางแผนระยะยาวและการใช้เหตุผลหลายขั้นตอนเป็นสิ่งจำเป็น [1] [4]
ศักยภาพในการถอดรหัสการเก็งกำไร
ในระหว่างการอนุมานวัตถุประสงค์ MTP สามารถอำนวยความสะดวกในการถอดรหัสการเก็งกำไรโดยที่การคาดการณ์สำหรับโทเค็นหลายโทเค็นถูกสร้างขึ้นแบบขนานมากกว่าตามลำดับ ความสามารถนี้สามารถลดเวลาแฝงและความเร็วในการตอบสนองอย่างมีนัยสำคัญในระหว่างการปรับใช้แบบจำลองทำให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ [1] [6]
โดยสรุปวัตถุประสงค์ของ MTP ใน Deepseek-V3 ไม่เพียง แต่ปรับปรุงประสิทธิภาพการฝึกอบรม แต่ยังช่วยเพิ่มความสามารถในการทำนายและการวางนัยทั่วไปในงานที่ซับซ้อน
การอ้างอิง:
[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
[3] https://blogs.novita.ai/what-are-the-requirements-for-deepseek-v3-prenfere/
[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
[8] https://www.deeplearning.ai/the-batch/deepseek-v3-redefines-llm-performance-and-cost-efficiency/
[9] https://www.youtube.com/watch?v=Jl49Flojyng
