Meta AI最新研究:通过同时预测多个未来标记 提升模型推理速度和性能
Meta AI发表了一篇论文,研究了一种新的训练大型语言模型的方法,即通过预测多个未来标记来提高模型的效率和性能。这里的“标记”指的是词或者词组成分,而传统的模型通常只预测下一个标记。研究发现,让模型同时预测接下来的多个标记,可以帮助模型更好地学习和理解语言,从而在各种任务,特别是编程和自然语言处理任务上表现更好。
主要的改进点包括:
Support authors and subscribe to content
This is premium stuff. Subscribe to read the entire article.
Login if you have purchased
Subscribe
Gain access to all our Premium contents.
More than 100+ articles.
Subscribe Now
via XiaoHu.AI学院 (author: 小互)
Meta AI发表了一篇论文,研究了一种新的训练大型语言模型的方法,即通过预测多个未来标记来提高模型的效率和性能。这里的“标记”指的是词或者词组成分,而传统的模型通常只预测下一个标记。研究发现,让模型同时预测接下来的多个标记,可以帮助模型更好地学习和理解语言,从而在各种任务,特别是编程和自然语言处理任务上表现更好。
主要的改进点包括:
Support authors and subscribe to content
This is premium stuff. Subscribe to read the entire article.
Login if you have purchased
Subscribe
Gain access to all our Premium contents.
More than 100+ articles.
Subscribe Now
via XiaoHu.AI学院 (author: 小互)