MTP 的核心思想是让模型一次性预测多个 token，以提升模型的训练效率、生成质量和推理速度。模型不仅要学习预测下一个 token 的能力，还需要同时具备预测下 n 个token的能力。

大家好，我是皮先生！！本文将深入剖析模型核心技术-（MLA）的工作原理、技术创新，希望对大家的理解有帮助。

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Deepseek的GRPO（群组相对策略优化）算法是一种创新的强化学习方法，专为提升大型语言模型的推理能力而设计。它通过基于群组的评估方法和相对奖励优化机制，有效增强了模型的推理性能。与传统PPO算法相比，GRPO无需依赖独立价值模型，从而显著降低了内存和计算成本，同时提高了训练过程的稳定性。

DeepSeekMoE 架构是一种精巧的设计，它借鉴了“分而治之”的思想，通过引入专业化的路由专家和通用的共享专家，实现了更精细化、更灵活的处理。创新地提出了无额外损耗负载均衡策略，通过动态调整可学习的偏置项，进一步提升了 MoE 架构的效率和性能。

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