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)。
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...
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...
多token预测(Multi-token Prediction):论文的核心思路是,让模型在训练时,一次性预测多个未来token,而不是仅仅预测下一个token。 灵感来源: 人类学习:人类在理解语言时,通常会考虑多个词之间的关系,而不是只关注单个词。这启发了作者尝试多token预测的方法。 并行计算:多个token的预测可以并行进行,这有助于提高训练...
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...
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:
deepseek技术解读(2)-MTP(Multi-Token Prediction)的前世今生 内容导读: 对内容没有发现任何有趣的东西。 自动总结: - 当前请求存在异常,暂时限制本次访问 - 可以通过手机摇一摇或登录后私信知乎小管家反馈 - 错误代码为40362 - 当前请求存在异常,访问被限制 - 可以通过手机摇一摇或登录后私信知乎小管家反馈问题 -...
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
🚀 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 2024.10.18 https://arxiv.org/pdf/2410.13839v1 keywords: 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/ ...