paper : Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction 首先简述该工作的motivation 传统方法的问题(预测下一个token): 训练阶段:token-by-token生成,是一种感知局部的训练方法,难以学习长距离的依赖关系。 推理阶段:逐个token生成,推理速度较慢 MTP方法(一次预测多个token): 训练阶段:通过预测多...
MTP一开始由mata提出Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction(24.4)。背景是LLM如GPT和Llama等都是基于下一个token预估损失来训练的,因此提出了MTP一次预估多个后续token具有更高的采样效率,并且支持self-speculative解码,使得模型推断时间更快(这点本文没有详细介绍,感兴趣的同学请翻看原文)。
Multi-Token Prediction (MTP) 是一种用于大型语言模型（LLMs）训练的技术，旨在提高模型的训练效率、数据利用效率以及生成质量。MTP的核心在于让模型在每个时间步中不仅仅预测下一个token，而是同时预测多个后续token。这与传统的单token预测方法形成了鲜明对比，后者只关注于根据当前上下文预测下一个最有可能出现的token...
推理加速: 自推测解码(Self-Speculative Decoding):利用多token预测的额外输出头进行自推测解码,从而加速推理过程。 工作原理:先用多个输出头并行预测多个token,然后用主输出头(next-token prediction head)验证预测结果,并选择最有可能的预测结果。6. 实验与结论实验设置: 数据集:论文使用了多种数据集进行实验,包括代...
看到DeepSeek-V3使用了多token预测(Multi-token Prediction, MTP)技术,该技术原始论文是由Meta 发在ICML 2024的一篇Poster。 论文:[2404.19737] Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction 主要内容 1. 作者和团队信息 团队背景:
Multi-Token预测（MTP）MTP主要将单token的生成转变为多token的生成，提升训练和推理的性能。MTP使训练信号更加密集，可能会提高数据效率，并使模型预先规划，以便更好地预测未来的Token。MTP的工作原理 架构图解析Main Model：负责Next Token Prediction，即下一个token的预测。MTP Module：包含多个模块，每个模块负责预测...
通俗易懂的比喻介绍:DeepSeek V3 混专家架构MoE - Multi-Token Prediction 策略 简称 MTPMTP 在每个深度上保持每个 token 预测过程中的完整因果依赖链, 视频播放量 190、弹幕量 0、点赞数 1、投硬币枚数 0、收藏人数 4、转发人数 0, 视频作者 jandy_chen, 作者简介 分享知
《Reasoning Multi-Agent Behavioral Topology for Interactive Autonomous Driving》(NeurIPS 2024) GitHub: github.com/OpenDriveLab/BeTop [fig5]《SMART: Scalable Multi-agent Real-time Motion Generation via Next-token Prediction》(NeurIPS 2024) GitHub: github.com/rainmaker22/SMART...
提出的MPViT,模块内部同时嵌入相同长度序列,但是不同序列的patch token各自有着不同的尺度。不同尺度的token通过多路径被独立送到Transformer编码器中,输出特征被集成在一起,从而确保了在相同的特征层中的粗细粒度特征表征。 具体结构 Multi-Scale Patch Embedding:使用卷积来提取不同尺度的重叠patch。
These tokens are then processed through a decoder-only transformer architecture to train for the next token prediction task across spatial-temporal series. This GPT-style method allows the model to learn the motion distribution in real driving scenarios. SMART achieves state-of-the-art performance ...