MTP2-Deepseek-MTP的原理讲解

NLP小讲堂 2025-09-03 08:39:38

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深入浅出讲解DeepSeek.pdf
此外，课程深度剖析了DeepSeek各版本(V2/V3和R1)的核心技术改进，比如采用稀疏激活机制的MoE (Mixtures of Experts)和多令牌预测(MTP)，并通过引入低秩压缩(MLA)和其他一系列硬件友好的优化措施提升了性价比，使得在...
DeepSeek自学手册
文中不仅对模型的基础架构创新进行了讲解，还介绍了诸如多头潜在注意力机制（MLA）、任务多token预测策略（MTP）和负载均衡技术等关键组件。另外，文档提供了关于如何高效利用模型生成提示（prompt）、进行角色扮演...
Deepseek技术原理2：最详细图解模型结构MTP和思考
火热的DeepSeek模型结构的改进上，除了MLA、MOE，还有个MTP（Multi-Token Prediction）--多词预测，简单说是：让模型在训练时，一次性预测多个未来词（token），而不是仅仅预测下一个词（token）。这样计算loss时，...
Deepseek技术架构解密：MTP模型核心机制与设计思想全透视
MTP(Multi-Token Prediction)实际上就是将大模型原始的1-token的生成，转变成multi-token的生成，从而提升训练和推理的性能。具体来说，在训练阶段，一次生成多个后续token，可以一次学习多个后续位置上的label，...
DeepSeek-V3原理介绍与性能分析
DeepSeek-V3主要涉及到创新点包括混合专家(MoE)架构，多头潜在注意力(MLA)机制，多 Token 预测(MTP)训练目标，FP8混合精度训练框架，训练与部署效率的协同优化以及后训练阶段的创新知识蒸馏。
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