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论文原文：https://arxiv.org/abs/2404.19737

1.思路

让语言模型一次性预测多个后续标记（token），可显著提升样本效率。具体而言，在训练语料的每个位置，要求模型使用 n 个独立的输出头（共享同一个模型主干）来同时预测接下来的 n 个标记。

1.共享骨架：模型有一个共用的 “主干”（类似通用的文字理解模块），负责处理输入的文字，提炼出核心信息。
2.多个预测头：在 “主干” 后面接多个独立的 “预测头”（比如要一次预测 4 个词，就配 4 个），每个 “头” 专门负责预测未来第 1、2、3、4 个词，彼此并行工作。

2.公式

标准的ntp公式

为了一次预测未来多个token，公式演变为

3.训练过程