如上图所示,假设单词词典V包含4个单词,我们要压缩编码的原始数据x_i=“MaskNet”,此时GPT运行Next Token Prediction后,词典V中单词对应的概率分布P_i在上图图左列出,也就是说,此刻的GPT预测的Next Token,生成概率最大的单词是”too”,而不是Ground Truth “MaskNet”。 此时,已知x_i和它对应的P_i,我们使用...
因为小美的 GPT 已经能够完全靠自己正确预测后续的每一个 Token,此时 GPT 模型由于具备超强智能而拥有了极限数据压缩能力,也就是根据输入上文,未来发生什么它都知道;另外一种极端情况,是 GPT 在训练过程中未学到任何智能,则其在做 Next Token Prediction 时,纯靠猜。假设词表 大小为,则每一个 Ground Truth 的...
因为小美的 GPT 已经能够完全靠自己正确预测后续的每一个 Token,此时 GPT 模型由于具备超强智能而拥有了极限数据压缩能力,也就是根据输入上文,未来发生什么它都知道;另外一种极端情况,是 GPT 在训练过程中未学到任何智能,则其在做 Next Token Prediction 时,纯靠猜。假设词表 大小为 ,则每一个 Ground Truth 的...
作者: AI现在唯一work的第一性原理:通过next token prediction去scale(通过对下一个标记的预测来进行规模化)。--杨植麟 投资也是类似的,第一性原理就是,买股票就是买公司。其他都是无限雕花。比如看图、预测涨跌、跟无限的新闻事件、博弈。。很累,并且,效率很低下。 对我来讲,一秒钟都不应该浪费在那些事情上边。
我们可以考虑两种极端情况:一种情况是模型具备超强智能,对于Next Token Prediction要预测的每一个Ground Truth ,生成概率总是为1。我们假设当小帅传输给小美一部分数据 后,模型的智能程度不断积累并达到这个程度,这意味着对于没有传送的剩余数据 )来说,小帅后面无需传输任何信息。因为小美的GPT已经能够完全靠自己正确预...
简介:世界的参数倒影:为何GPT通过Next Token Prediction可以产生智能 拼图游戏:目前已知的一些事实碎片 若把LLM 习得 AGI 智能比做一个拼图游戏的话,只能说目前我们手上只有一些有关它的支离破碎的拼图碎片,还未能一睹这种机器智能的全貌。本部分从几个不同的角度,收集并介绍现有相关研究的研究结论。
事件:近日,由伯克利团队推出的人形机器人在旧金山街头散步的视频在社交媒体上引发热议。随后,研究团队发表了其技术论文《Humanoid Locomotion as Next token Prediction》,研究者创新性地提出将训练大语言模型时用到的「预测下一个 token」的思路,用在人形机器人的运动控制中。
A:论文通过以下步骤来解决和讨论下一个标记预测(next-token prediction)的问题: 区分预测模式:首先,论文明确区分了自回归推理(autoregressive inference)和教师强制训练(teacher-forced training)两种不同的下一个标记预测模式,并指出现有的批评主要集中在自回归推理上,而忽略了教师强制训练可能存在的问题。
比如不认为大语言模型具备智能的反方知名代表人物,AI圈子里的大佬代表是LeCun,语言学界代表人物是乔姆斯基,都否认通过Next Token Prediction这种方式训练出来的大语言模型能够具备智能;而正方代表人物也很多,OpenAI不说了,毫无疑问是最具影响力的正方代表,从目前的公开言论看,Hinton老爷子很明显也持正方观点,而且特别正方,...
1、下一个 token 预测(Next token Prediction,简称「NTP」)是许多大型语言模型(如 GPT 系列)的基石。「NTP」由「信息论」的提出者克劳德·香农在《通信的数学原理》一书中提出。 ①「NTP」的核心思路是,通过给定一个词序列的上下文,模型预测下一个最可能的词。这种预测能力使得语言模型能够生成连贯、逻辑性强的...