介绍一下最近和来自北大,北航,港大,国科大等学校的同学以及阿里,Microsoft,Humanify等研究机构呕心沥血的综述工作《Next Token Prediction Towards Multimodal Intelligence: A Comprehensive Survey》 完整论文: arxiv.org/abs/2412.1861 Github: github.com/L
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:...
它的主要作用在于当 GPT 预测 Next Token 的时候,倾向于从上文找到类似的输出模式,并拷贝到后续 Token 输出。如上图所示句子,第二个「so」 是 last token,GPT 此时通过 NTP 将要产生后续 Token,「Induction Head」 回路倾向于从上文中找到相同的 「so」单词,并把上文中跟在「so」后面的单词 「bad」 当作 ...
LLM,LVM将NLP和视觉问题全归为了 next-token-prediction 最近的工作也将robot learning归为next-token-prediction 为了完成新任务,通常需要通过远程操作进行新的人类演示或从手工制作的motion primitives(预定义的基本motion模式)收集新数据,从而进行又一轮的模型微调 ...
Meta推出预训练框架,训练token减少21.5% “预测下一个 token”(NTP,Next Token Prediction),最早由美国数学家克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon)于 1948 年在《通信的数学理论》一书中提出。 图| 克劳德·艾尔伍德·香农(Claude Elwood Shannon)(来源:资料图)...
next token prediction原理 好的,以下是一篇完整的《NextTokenPrediction原理》文档,不含个人信息: 一、概述 Nexttokenprediction是一种自然语言处理技术,用于预测下一个词的概率分布。这种技术被广泛应用于各种自然语言处理任务,如文本分类、情感分析、问答系统等,以提高模型的性能。 二、原理 Nexttokenprediction的基本原理...
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...
通过将机器人学习问题建模为Next-Token Prediction问题,可以实现In-Context Imitation Learning。具体来说,机器人的状态(包括传感器输入和动作)被编码为一系列token,这些token被送入一个自回归Transformer模型中。该模型在训练阶段学习如何根据上下文(即先前的状态和动作)来预测下一个状态或动作。在推理阶段,通过提供一系列...
简介:世界的参数倒影:为何GPT通过Next Token Prediction可以产生智能 冰山之下:回路竞争猜想(Circuit Competition Conjecture, CCC) 如果我们把目前已知拼图碎片所体现出的点滴证据拼合起来,我感觉隐藏在冰山之下的原理部分,就若隐若现展现在我们面前。本部分在已知研究结论基础上作出一些推论,给出「回路竞争猜想(CC 猜想)...
简介:世界的参数倒影:为何GPT通过Next Token Prediction可以产生智能 GPT是鹦鹉学舌,还是真的具有类人智能?带你一探究竟。 「两位说英语的荒岛幸存者被困在相邻岛屿上,中间隔着危险水域。幸运的是,他们发现了前任居民留下的电报机,电报机通过一条水下电缆连接起来,他们能够通过电报传递信息。但是,他们不知道的是:附近...