Meta发布全新多token预测技术：加速AI模型速度3倍，助你更高效达成目标

近期，研究人员提出了一种改进AI大型语言模型（LLMs）准确性和速度的方法，即通过同时预测多个token。与传统的自回归语言模型不同，多token预测可以在某些领域中提供重大优势，推理速度提升了3倍，并在生成任务上表现更佳。

传统的训练LLMs的方法是“下一个token预测”，即模型通过给定一个token序列来预测下一个token。这种方法采用了自监督学习技术，在大量文本语料上学习模型输出连贯文本段落的一般模式。然而，下一个token预测在获取语言、世界知识和推理能力方面存在局限性。

新的研究的假设是“训练语言模型同时预测多个未来token会导致更高的样本效率”。多token预测指示LLM同时预测训练语料库中每个位置的多个token。研究人员提出了一个简单的多token预测架构，无需额外的训练时间或内存开销。

多token预测的优势

研究人员对新的多token预测方案进行了多项测试，发现在小型模型上，多token预测导致更差的结果，但随着模型规模的增加，其效果逐渐显现。此外，多token预测还使模型在推理时间上提升了3倍，特别是在“字节级标记化”训练上，多字节预测表现远优于基线的单字节预测模型。

然而，多token预测仍有改进的空间。研究人员正在考虑自动选择最佳预测token数量的技术，以及研究词汇量和多token预测之间的动态关系。

企业应用的潜力

这项研究及其未来的改进对于企业应用非常有用。多token预测有可能为生成任务提供更快的推理和更高的准确性，几乎不需要额外的成本。同时，它保留了大部分LLM架构，与Transformer块的其他优化技术兼容。

在搜索引擎优化方面，采用多token预测的语言模型可以提升搜索结果的准确性和相似性。通过同时预测多个token，生成的文本将更加流畅且连贯，有助于用户更好地理解和使用搜索引擎提供的信息。

结尾与相关问题

总之，多token预测是一种改进AI大型语言模型的方法，可以提升准确性和推理速度。这项技术在某些领域中展现出了重大优势，并且与传统的训练方法相比具有更高的样本效率。在企业应用中，它有望为生成任务提供更快的推理和更高的准确性，同时几乎不需要额外成本。

你可能还对以下问题感兴趣：

1. 如何选择最佳的预测token数量？
2. 多token预测在其他任务中是否也有效？
3. 与其他优化技术相比，多token预测的效果如何？

感谢您的阅读！希望这篇文章对您有所帮助，并欢迎在评论区留下您的想法和意见。同时，如果您觉得这篇文章对您有帮助，请关注、点赞和分享。谢谢！

本文链接：https://www.24zzc.com/news/171505086172713.html