因此,Softmax 在每个时间步(time step)只能生成单个 token,要预测多个 tokens 需要多个 Softmax 层,每层专门负责生成独立的 token。 因此,上述多词元预测的损失函数将首先被分解为多个单词元(token)预测操作头,然后每个单词元(token)预测头会运行独立的 Softmax 来选择对应词元。 更具体地说,我们引入了中间
要理解 DeepSeek 的多词元预测(multi-token prediction),我们首先需要仔细了解大语言模型(LLMs)如何生成文本。 1.1 Next-Token Prediction LLMs 通常通过自回归(autoregressive)的方式生成文本,即在给定历史 tokens 序列的前提下,通过逐 token 预测下一个最可能的 token 来生成文本。 例如,给定文本 "The cat sat",...
5. 实际案例:DeepSeek V3 的 MTP 实现 和上面的相比,v3的MTP做了优化。不是使用第1个token,直接预测第2,3,4个token。而是使用第1个token,预测第2个token后,用第二个token的logits,预测第三个token 6. 推理阶段的调整 自回归生成不变: MTP仅用于训练,推理时仍采用传统的逐 token 生成(Next Token Predicti...
完整的 Token 保留机制:得益于高效的负载均衡策略,DeepSeek-V3 在整个训练过程中都保持着良好的负载平衡状态。因此,训练过程中不存在 token 丢弃现象。同时,通过特定的推理部署策略,DeepSeek-V3 在推理阶段同样实现了完整的 token 保留。 多token 预测机制 (Multi-Token Predictio...
本文深入探讨了 DeepSeek-V3 模型的多词元预测技术(Multi-Token Prediction, MTP)。与现有方法(如独立预测多个词元导致逻辑断裂)不同,DeepSeek 创新性地通过模块间的表征依赖关系,在训练时保持词元预测的完整因果链,从而生成高质量连贯文本。此外,该技术可与推测解码(speculative decoding)结合,在推理时,MTP module ...
DeepSeek-v3 的多Token预测机制(MTP,Multi-Token Prediction)是其性能提升的关键技术之一。本文将从核心原理、架构设计、优化策略以及与其他多Token预测方法的对比等方面,深入解析这一机制。 核心原理 多Token预测机制的核心在于通过预测多个后续Token,增强训练信号并提高数据利用率。具体来说,MTP通过以下方式实现: ...
研发团队还证明，多Token预测目标（Multi-Token Prediction，MTP）有利于提高模型性能，可以用于推理加速的推测解码。预训练方面，DeepSeek V3采用FP8训练。研发团队设计了一个FP8混合精度训练框架，首次验证了FP8训练在极大规模模型上的可行性和有效性。论文中还提到了跨节点MoE训练中的通信瓶颈问题。解决策略包括，设计...
受Meta 的[2404.19737] Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction [4](如下图所示,我们之前也介绍过)的启发,作者在 DeepSeek V3 中使用了多 Token 预测(Multi Token Predicton,MTP)目标,该目标将预测范围扩展到每个位置上的多个未来 Token。有两个好处: ...
此外,DeepSeek-V3 引入了 FP8 混合精度训练技术,在保证模型质量的同时大幅降低了计算成本,使大规模训练更加可行。 为了提高推理速度,DeepSeek-V3 在其多 Token 预测模块 (Multi-Token Prediction Module) 的基础上集成了推测解码,从而显著提...
本文深入探讨了 DeepSeek-V3 模型的多词元预测技术(Multi-Token Prediction, MTP)。与现有方法(如独立预测多个词元导致逻辑断裂)不同,DeepSeek 创新性地通过模块间的表征依赖关系,在训练时保持词元预测的完整因果链,从而生成高质量连贯文本。此外,该技术可与推测解码(speculative decoding)结合,在推理时,MTP module ...