多Token预测训练提升大模型效率
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多Token预测训练提升大模型效率
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AI 综述
Fabian Gloeckle 等人提出一种多 Token 预测训练方法：在共享模型主干上接 n 个独立输出头，同时预测后续 n 个 token，作为辅助训练任务。研究称，该方法能提高样本效率，且不增加训练时间开销。 据该研究，13B 参数模型在 HumanEval 上多解出 12% 的题目、在 MBPP 上多解出 17% 的题目，生成类基准提升达数个百分点；采用 4-token 预测的模型推理速度最高提升 3 倍，在大批量下依然有效。
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最新进展10月20日 02:33
多Token预测让大语言模型更好更快：13B模型HumanEval多解12%报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月20日
- Hacker News多Token预测让大语言模型更好更快：13B模型HumanEval多解12%
研究提出用n个独立输出头在共享模型主干上同时预测后续n个token，作为辅助训练任务提升样本效率，且不增加训练时间开销。13B参数模型在HumanEval上多解12%、MBPP上多解17%的题目，生成类基准提升达数个百分点。采用4-token预测的模型推理速度最高提升3倍，即使在大批量下依然有效。
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