这篇论文的主题是关于如何改进大语言模型（LLMs）的训练方法，使其更加高效和快速。研究者们提出了一种新的方法，叫做“多令牌预测”（Multi-token Prediction），用于训练像GPT和Llama这样的大型语言模型。这些模型通常通过预测文本序列中的下一个令牌（token）来进行训练，但这种方法在获取语言、世界知识和推理能力方面存在效率低下的问题。
例如，我们有一个句子“人工智能正在改变……”，使用传统的单令牌预测，模型可能会预测下一个最可能的词，比如“世界”。但是，使用多令牌预测，模型会同时考虑接下来的几个词，如“人工智能正在改变我们的生活”，这样就能更好地捕捉到整个句子的意图和上下文。
主要功能：
- 提高样本效率：通过一次性预测多个未来的令牌，而不是仅仅一个，来提高模型的训练效率。
- 加快推理速度：使用多令牌预测训练的模型在推理时速度更快，尤其是在使用自我推测解码（self-speculative decoding）时。
- 改善生成任务的性能：在诸如编程和自然语言生成等任务中，多令牌预测的方法显示出比传统的单令牌预测更好的性能。
主要特点：
- 无需额外训练时间：多令牌预测的训练方法不会增加训练时间或内存开销。
- 适用于大规模模型：随着模型大小的增加，多令牌预测的优势变得更加明显。
- 提高推理速度：多令牌预测训练的模型在推理时可以加速，尤其是在处理大量数据时。
工作原理：
多令牌预测的核心思想是在训练过程中，让模型一次性预测接下来的n个令牌，而不是仅仅预测下一个。这是通过在共享模型主干（trunk）上使用n个独立的输出头（output heads）来实现的，这些输出头并行工作，每个头负责预测一个未来的令牌。这种方法使得模型在训练时能够考虑到更长远的依赖关系，而不仅仅是局部模式。
具体应用场景：
- 编程任务：在编程语言模型中，多令牌预测可以提高模型解决问题的能力，例如在HumanEval和MBPP基准测试中表现更好。
- 自然语言处理：在自然语言生成任务中，如文本摘要和数学问题解答，多令牌预测训练的模型能够生成更准确和多样化的答案。
- 算法推理：在需要算法推理的任务中，多令牌预测有助于模型学习更复杂的推理路径。
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