一次预测多个token，Meta新模型推理加速3倍，编程任务提高17%

发布时间: 2024-05-06 12:46:30 来源：量子位

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若无远虑必有近忧？

“预测下一个token”被认为是大模型的基本范式，一次预测多个tokens又会怎样？

Meta AI法国团队推出“基于多token预测的更快&更好大模型”。

多token预测模型，在编程类任务上表现尤其突出。

与单token预测相比，13B参数模型在HumanEval上多解决了12%的问题，在MBPP上多解决了17%。

小型算法推理任务上，多token预测也在分布外泛化方面带来了令人印象深刻的收益。

不过在自然语言任务上，多token预测方法并不能显著提高7B模型在数学选择题上的表现了。

另外一个好处是，即使batch size较大，使用4-token预测训练的模型，推理速度也可提高3倍。

多token预测更适合编程

具体来说，团队设计了一种新的多token预测架构，通过n个独立的输出头并行预测n个未来token。

使用大量文本数据进行模型训练，包括代码和自然语言数据集。

再通过实验比较多token预测和单token预测在多个下游任务上的性能。

为啥多token预测在编程任务和小型算法推理任务上提升更明显？

团队猜测可能有两个原因:

第一，编程语言的逻辑结构更严谨，知识的内在联系更紧密。一个关键节点可能影响到后续整个代码块的走向。多Token预测能更好捕捉这种长距离依赖。

第二，相比自然语言，编程语言的词汇量更小。因此即便每次预测多个Token，难度也没那么大。反而能迫使模型从局部细节中抽身，着眼全局优化。

除了在token层面的实验，团队还在更细粒度的字节级模型上做了尝试。

他们发现，用8字节预测替代下一个字节预测后，模型在MBPP上的Pass@1指标暴增67%，在HumanEval上也提升了20%。

而且推理速度还能再快6倍，简直不要太香。

对于背后原理，团队认为多token预测缓解了训练时Teacher Forcing和推理时自回归生成之间的分布差异。

也就是说，在训练的时候，模型看到的都是标准答案，生成的时候却得靠自己。好比人类在家做练习册时有答案，考试时却啥也没有，就会不适应。

而多token预测相当于训练时就逼着模型多想几步，这样到了考场上，才能应对自如。

从信息论的角度，团队还给出了一个更精确的论证。

传统的下一个Token预测，目标是最小化当前位置的信息熵。而2-Token预测实际上最小化的是当前和下一位置的信息熵之和。

数学推导表明，后者其实隐含了更大的互信息权重，也就是更看重当前Token和未来Token的相关性。这就是为什么多Token预测更”有远见”。

不过在这篇论文中，还有几个未解决的问题。

比如没有探讨如何自动选择最佳的预测token数量n，作者提出，未来可以研究使用损失权重调整或动态调整n来解决最佳n的选择问题。

此外最佳的词表大小也可能与单token预测时不同。

总之，看过这篇论文之后，大家都更期待Llama-4了。

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2404.19737

据英国《泰晤士报》网站3月15日报道，2020年1月，英国帝国理工学院的亚当·汉普希尔与英国广播公司合作，对8万人进行了30分钟的测试，目的是揭示生活方式的改变会影响我们的大脑功能。三个月记者3月20日从中国科学技术大学获悉，该校郭光灿院士团队在量子态分辨研究中取得重要进展：他们在最小资源消耗的量子态分辨问题中首次提出了全局最优自适应策略，并发展了自适应集体测量实验技术， 3月19日，记者从香港科技大学获悉，该校以人工智能生成式工具设计出10位“AI讲师”，这些“AI讲师”来自世界各地，属不同民族及文化背景。该校希望通过创新教学模式，激发学生学习热情，提升课堂参与度造成女性更容易睡不好的原因是多方面的，包括更年期等生理周期等，而女性长期的失眠除了会导致内分泌进一步失调，还会诱发心脏病、高血压、糖尿病、免疫力低下、记忆下降、脱发、皮肤松弛等。北京 3月18日，记者从中南大学生殖与干细胞研究所获悉，研究所林戈、卢光琇教授团队提出的一项新理论称，原始生殖细胞的性染色体组成在人类性别决定中起关键作用。相关论文日前发表于国际生殖领域杂志 3月22日，中国互联网络信息中心（CNNIC）发布第53次《中国互联网络发展状况统计报告》（以下简称《报告》）。《报告》显示，截至2023年12月，我国网民规模达10.92亿人，较2022年12月新增网民2480万人，互联网。

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