通过多标记预测实现更好且更快的超大型语言模型官网 – 提升LLM效率与性能的新方法

该项目提出了一种名为多标记预测的新型大型语言模型（LLM）训练方法。与传统的下一标记预测不同，该方法在训练语料的每个位置同时预测多个未来标记，每个标记的损失独立计算。通过优化前向和后向传播的顺序，该方法显著减少了GPU内存使用，且不增加训练时间。实验表明，该方法在编码和自然语言任务上显著提高了性能，推理速度大幅提升，特别适合实时应用。

通过多标记预测实现更好且更快的超大型语言模型的特点:

1. 同时预测多个未来标记
2. 通过优化的传播顺序减少GPU内存使用
3. 提高样本效率
4. 在编码和自然语言任务上提升性能
5. 推理速度可提高至3倍

通过多标记预测实现更好且更快的超大型语言模型的功能:

1. 在LLM训练中实现多标记预测架构
2. 使用自投机解码以加快推理
3. 适用于编码和自然语言模型

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