在第二步同样需要m/k次,所以加起来是2m/k次;图2中的方案在第一轮第一步调用了1次生成k个token,从第一轮第二步开始,不再需要额外的步骤生成k个新token,因此只需统计验证的次数共m/k次,加起来就是1+m/k次。
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...
MTP原文:Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction MTP 在传统的LLM中,我们一般采用Next token Prediction,即根据给定的序列预测下一个token;而MTP则是让模型在训练时一次性预测接下来的多个token。这种做法一方面提高了预测效率,另一方面也可以让模型具有更好的上下文理解能力,关注到更多的token...
Meta的Multi-Token Prediction 2024 年的Meta的论文《Better & Faster Large Language Models via Multi-token Prediction》通过实施Multi-Token预测任务对上述方法进行了推广,在训练语料库的每个位置,引导模型使用独立的输出头并行预测 n 个未来的Token。采用的也是交叉熵损失: 上次论文进行了多次实验,以找到最佳 n(预测...
要理解 DeepSeek 的多词元预测(multi-token prediction),我们首先需要仔细了解大语言模型(LLMs)如何生成文本。 1.1 Next-Token Prediction LLMs 通常通过自回归(autoregressive)的方式生成文本,即在给定历史 tokens 序列的前提下,通过逐 token 预测下一个最可能的 token 来生成文本。
要理解 DeepSeek 的多词元预测(multi-token prediction),我们首先需要仔细了解大语言模型(LLMs)如何生成文本。 1.1 Next-Token Prediction LLMs 通常通过自回归(autoregressive)的方式生成文本,即在给定历史 tokens 序列的前提下,通过逐 token 预测下一个最可能的 token 来生成文本。
🚀 The feature, motivation and pitch DeepSeek V3 is trained with MTP. This has potential to increase the throughput by 2-3x dependent on how many extra tokens are generated. Paper: https://github.com/deepseek-ai/DeepSeek-V3/blob/main/Deep...
Accelerating Codec-based Speech Synthesis with Multi-Token Prediction and Speculative Decoding 2024.10.18https://arxiv.org/pdf/2410.13839v1keywords: 自回归tts,推理加速出版单位:韩国科学技术院Demo page:Demo:https://multpletokensprediction.github.io/multipletokensprediction.github.io/快速阅读: 本文重新构建...
在最近对DeepSeek的技术线进行整理时,结合了MTP(Multi-Token Prediction)方法的扩展,参考了多篇论文,尤其关注了MTP的背景与发展。在当前主流的大型语言模型(LLM)中,通常采用基于解码器的结构,生成序列时需要逐个token生成,... 内容导读 对内容没有发现任何有趣的东西。 自动总结...
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: