近年来，大语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了突破性进展，凭借其强大的语言理解和生成能力，在各种NLP任务中展现出惊人的性能。
传统的基于下一个token预测的训练方法虽简单有效，但在获取语言、世界知识和推理能力方面效率不高。且这种方法使模型过于关注局部模式，忽视了“困难”的决策，导致当前先进的下一个token预测器需要比人类儿童多几个数量级的数据才能达到相同的语言水平。
人类儿童在学习语言时使用的训练数据远少于大型语言模型，但其学习效率和语言理解能力却非常高。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。这促使研究者思考是否可以通过改进训练方式，让大语言模型一次性预测多个token，来提高模型的学习效率。
多token预测技术结合了多token预测技术，使模型在训练时能同时预测更远位置的token，增强了对未来的感知能力，有助于生成更加连贯和合理的文本。
传统的大型语言模型常采用“下一个token预测”作为训练目标，存在训练效率低、易捕捉局部模式、推理速度慢等问题。而人类儿童学习语言时的高效性促使研究者思考改进训练方式，多token预测技术应运而生，旨在提高模型的样本效率和整体性能。
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。其灵感来源于人类理解语言时会考虑多个词之间的关系，且多个token的预测可以并行进行，有助于提高训练效率。多token预测可以迫使模型学习token之间的依赖关系，更好地理解上下文信息，促使模型关注更重要的“决策点”，更快地学习到语言的全局结构。
一、方案与技术
1.模型架构
共享主干：模型的主体部分是一个Transformer结构，用于提取输入文本的特征表示。
独立输出头：在共享主干的基础上，为每个待预测的token都设置一个独立的输出头，这些输出头并行工作，预测对应的未来token。
Unembedding层：每个输出头后面跟着一个Unembedding层，将Transformer的输出转换成词表空间。
2.损失函数：使用交叉熵损失函数来衡量模型预测的准确性。
3.内存优化：在计算梯度时，模型会依次计算每个输出头的梯度，而不是一次性计算所有头的梯度，避免同时存储所有输出头的梯度信息，降低GPU内存占用。
4.推理加速：利用多token预测的额外输出头进行自推测解码，先用多个输出头并行预测多个token，然后用主输出头验证预测结果，并选择最有可能的预测结果，从而加速推理过程。
二、训练过程
多token预测技术的训练过程一般包括数据准备、模型初始化、前向传播、计算损失、反向传播和模型更新等步骤：
1. 数据准备
收集语料：从各种来源收集大量的文本数据，这些数据可以涵盖不同的领域和主题，如新闻、小说、学术论文等，以确保模型能够学习到丰富多样的语言模式。
数据预处理：对收集到的文本数据进行清洗，去除噪声、特殊字符等；然后进行分词操作，将文本分割成一个个的token，可以使用基于字典的分词方法、统计学习方法或深度学习方法等；接着将token转换为模型能够处理的向量表示，常用的方法有词嵌入技术，如Word2Vec、GloVe等，也可以使用更复杂的预训练语言模型的嵌入方式。
构建数据集：将预处理后的文本数据按照一定的格式和规则划分为训练集、验证集和测试集。通常采用滑动窗口的方式从文本中提取连续的文本片段作为训练样本，每个样本包含输入序列和对应的目标输出序列，目标输出序列即为需要模型预测的多个token。
2. 模型初始化
选择模型架构：常见的用于多token预测的模型架构基于Transformer，如BERT、GPT等，这些模型具有强大的语言理解和生成能力，能够有效地捕捉文本中的长序列依赖关系。
初始化参数：对模型的参数进行随机初始化，通常使用一些常见的初始化方法，如正态分布初始化、 Xavier初始化或Kaiming初始化等，以确保模型在训练开始时具有合理的参数值，有利于模型的收敛。
3. 前向传播
输入序列编码：将输入的token序列输入到模型中，模型的编码器部分会对输入序列进行编码，通过多层的Transformer块，对输入token的位置信息和语义信息进行融合和提取，得到输入序列的特征表示。
多token预测：在解码器部分，根据编码器得到的特征表示以及之前已经预测出的token信息，并行地预测多个未来的token。每个待预测的token都有对应的输出头，这些输出头根据模型的参数和输入特征计算出每个可能token的概率分布。
4. 计算损失
确定损失函数：通常使用交叉熵损失函数来衡量模型预测结果与真实标签之间的差异，对于每个预测的token，计算其预测概率分布与真实标签之间的交叉熵，然后将所有预测token的交叉熵损失相加，得到整个训练样本的损失值。
平均损失计算：在一个批次的训练数据上，计算所有样本的损失平均值，作为该批次的损失，用于衡量模型在当前批次数据上的预测准确性。
5. 反向传播
计算梯度：根据损失函数，使用反向传播算法计算模型参数的梯度，从损失值开始，沿着模型的计算图反向传播，计算每个参数对损失的偏导数，以确定参数更新的方向和幅度。
梯度传播与累积：在计算梯度的过程中，由于多token预测可能涉及多个输出头，需要合理地进行梯度传播和累积，确保每个输出头的梯度都能正确地影响模型参数的更新，同时要注意避免梯度消失或梯度爆炸等问题，可以采用梯度裁剪等技术来稳定梯度。
6. 模型更新
参数更新：根据计算得到的梯度，使用优化算法对模型参数进行更新，常见的优化算法有随机梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta、Adam等，这些算法根据梯度信息调整参数的值，使得模型朝着损失函数减小的方向更新。
迭代训练：重复上述前向传播、计算损失、反向传播和模型更新的步骤，对训练数据进行多次迭代训练，随着训练的进行，模型逐渐学习到输入序列和多token输出之间的映射关系，不断调整参数以降低损失，提高模型的预测性能。
在训练过程中，还需要根据验证集的性能来调整超参数，如学习率、批次大小、层数、头数等，以找到最优的模型配置。训练结束后，使用测试集对模型进行评估，以衡量模型在未见过的数据上的泛化能力。
三、实验结果
1.代码生成：在代码生成任务中优势明显，如13B参数模型在HumanEval上提升了12%，在MBPP上提升了17%。
2.模型规模效应：优势随模型规模增大而更明显。
3.推理速度：4token预测模型可实现高达3倍的推理速度提升，8token预测模型达到了6.4倍的推理加速。
4.字节级别模型：在字节级别模型中，多字节预测优势巨大。
5.自然语言任务：在生成式任务（如文本摘要）上表现更好，但在选择式任务（如多项选择题）上不如“下一个token预测”。
四、贡献
提出了一种简单且高效的多token预测架构，无额外训练时间和内存开销。
实验证明在大规模模型中具有显著优势，尤其在代码生成任务上。
可通过自推测解码，显著加快模型推理速度，为后续研究提供了新的训练范式。
五、优势
1.提高训练效率：传统的单token预测每次只能预测一个后续token，而多token预测技术可以同时预测多个token，能够并行处理更多的信息，减少训练过程中的迭代次数，从而大大缩短训练时间，提高训练效率，尤其对于大规模数据集和复杂模型结构，这种优势更为显著。
2.增强语义理解能力：通过一次性预测多个token，模型能够更好地捕捉文本中的长序列依赖关系和语义信息，理解上下文的整体语义，例如在处理长篇小说、复杂技术文档等文本时，多token预测技术可以让模型更好地把握文本的整体结构和逻辑，提高对语义的理解和生成能力。
3.提升生成文本的多样性和连贯性：由于模型在预测时考虑了多个token之间的关系，生成的文本在内容上更加丰富多样，语句之间的衔接也更加自然流畅，生成的文本更符合人类语言的表达习惯，在文本生成任务中，如故事创作、对话生成等，能够生成更具质量和吸引力的内容。
4.加速推理过程：在推理阶段，多token预测可以利用并行计算能力，同时预测多个token，减少推理时间，提高模型的响应速度，对于实时性要求较高的应用场景，如智能客服、机器翻译等，能够快速给出预测结果，提升用户体验。
5.降低对标注数据的依赖：相比单token预测，多token预测技术能够从更少的标注数据中学习到更多的信息，提高数据的利用效率，在标注数据稀缺的情况下，也能取得较好的性能表现，降低了对大规模标注数据的依赖，节省了数据标注的成本和时间。
六、劣势
要预测的token的最优数量取决于任务类型和模型大小，需要进一步研究自动选择最优数量的技术，以及词汇表大小和多token预测之间的动态关系等。
1.增加模型复杂度：多token预测技术需要对模型结构进行修改，引入多个输出头或其他机制来实现多token的预测，这使得模型结构变得更加复杂，增加了模型的设计和训练难度，也可能导致模型的可解释性变差。
2.优化难度大：由于需要同时预测多个token，损失函数的计算和优化变得更加复杂，不同token之间的依赖关系可能会导致梯度传播不稳定，增加了模型训练过程中的收敛难度，需要更复杂的优化算法和超参数调整技巧来确保模型的稳定训练。
3.难以确定最佳预测数量：在实际应用中，很难确定应该同时预测多少个token才能达到最佳效果，不同的任务和数据集可能需要不同的多token预测数量，选择不当可能会导致模型性能下降，需要进行大量的实验和调优工作来确定合适的预测数量。
4.对硬件要求高：多token预测技术通常需要更大的计算资源来支持并行计算和处理更多的信息，对硬件设备的性能要求较高，需要使用高性能的GPU集群等硬件设备，这增加了应用的成本和技术门槛，限制了其在一些资源有限的场景中的应用。
5.可能引入误差传播：在多token预测中，如果前面预测的token出现错误，可能会影响后续token的预测结果，导致误差传播和累积，降低模型预测的准确性，尤其是在处理长序列文本时，这种误差传播的影响可能会更加明显。
七、应用需求的推动
在实际应用中，如智能客服、机器翻译、文本生成等领域，对大语言模型的性能和效率提出了更高的要求。用户希望模型能够更快地生成高质量的文本，提高交互的实时性和流畅性。多token预测技术有望通过提高训练效率和推理速度，更好地满足这些应用场景的需求，推动大语言模型在实际应用中的广泛落地。
