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。 提出失败机制:...
过去一两年时间里,多模态(Multimodal)领域涌现了大量基于Next Token Prediction(NTP)的模型,以下简称为MMNTP,这些模型在多模态理解与生成任务上取得了显著的进展。以图片模态举例,有以LLaVA, QwenVL为代表的图片理解模型,也有以Unified-IO系列,Chameleon,VAR...
两个维度:如果next-token prediction是在时间维度上做masking,那么序列扩散就是在noise维度上做masking Partial Masking:在序列扩散过程中的noising token可以被看作是某种形式的部分屏蔽,零噪声意味着token未被屏蔽,足够高强度噪声则完全屏蔽token 统一框架:FSD一次性对所有token进行去噪,噪声水平相同;而NTP(TF)每次对下...
github链接:https://github.com/baaivision/Emu3 我们今天要讲的这篇论文叫做“Emu3: Next-Token Prediction is All You Need”。首先,我们来看一下摘要部分。 摘要 摘要里提到,虽然“next-token prediction”(下一个标记预测)被认为是通向人工通用智能的一个很有前途的方向,但在处理多模态任务时,它一直表现不...
Next token prediction指单向推导，即知道最前面的话，一步步推导出后面的话，每次推导时都找最有道理的一个字，从而递归串出一整句话。另一种则是先确定开头结尾的内容，据此去推测中间的内容。有一个定理叫做“无限猴子定理”，而ChatGPT可以说就是一只升级版的、讲逻辑、懂道理的猴子。“无限猴子定理”认为，让...
在推理时,该模型的最基础用法是使用「下一个token预测头」(next-token prediction head)进行「基本next-token自回归预测」,同时丢弃所有其他头网络。 也可以利用额外的输出头网络进行自推理解码,对从下一个token预测头网络的解码进行加速: 1. 区块并行解码(blockwise parallel decoding),一种推理解码的变体方法,可以并...
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...
Nexttokenprediction的基本原理是通过训练一个概率模型来学习上下文信息,进而预测下一个词的概率分布。常见的概率模型包括词嵌入模型(WordEmbeddings)、循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)等。这些模型能够捕捉到词语之间的关联性,并利用这些信息来预测下一个词的概率分布。 在训练过程中,我们通...
在推理时,该模型的最基础用法是使用「下一个token预测头」(next-token prediction head)进行「基本next-token自回归预测」,同时丢弃所有其他头网络。 也可以利用额外的输出头网络进行自推理解码,对从下一个token预测头网络的解码进行加速: 1. 区块并行解码(blockwise parallel decoding),一种推理解码的变体方法,可以并...
💡麦卡锡起初对所罗门诺夫的思路有些疑惑,但后来逐渐领悟到其重要性。🎯他们探讨的问题可以转化为:“给定一个序列的初始段,求这个序列的后续”。通过建模,预测后续序列。💪这种思路,用今天的话来说,就是“next token prediction”。2006年达特茅斯会议50年周纪念会上,这一灵感被再次提及。🌟0 0...