Multi-token Prediction for Large Language Models官网 – 提升大型语言模型效率

Multi-token Prediction for Large Language Models 是 Meta 提出的一种新型训练方法，旨在提升大型语言模型的训练效率和性能。该方法允许模型在训练语料的每个位置同时预测接下来的多个 token，每个 token 独立计算交叉熵损失。通过调整前向和后向传播的顺序，该方法显著减少了 GPU 内存占用，且不影响模型运行时间。该方法在编码和自然语言模型上取得了显著的性能提升，推理速度大幅提高，适用于实时应用。

Multi-token Prediction for Large Language Models的特点:

1. 同时预测多个未来 token，每个 token 使用独立的输出头
2. 每个 token 的预测具有独立的交叉熵损失
3. 通过优化的前向和后向传播减少 GPU 内存使用
4. 与标准 next-token 预测相比，训练时间无增加
5. 在下游任务上表现更好，尤其是在编码基准测试如 HumanEval 和 MBPP 上
6. 推理速度提高，最多可达 4-token 预测时 3 倍快
7. 特别适用于较大的模型尺寸
8. 支持多次训练周期，保持效果
9. 有利于发展归纳头和算法推理能力

Multi-token Prediction for Large Language Models的功能:

1. 研究人员和开发者可以使用该方法训练自己的模型
2. 预训练模型可用于代码补全任务
3. 适用于代码生成和其他生成任务
4. 实时应用场景，如在线代码补全工具或实时对话系统

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