下一代潜在预测变换器 [R]
摘要
微软研究院提出Next-Latent Prediction (NextLat)方法，一种自监督学习方法，训练变换器预测自身下一个潜在状态，从而形成用于推理和规划的紧凑世界模型，并通过自推测解码实现高达3.3倍的推理加速。
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Next-Latent Prediction Transformers 学习紧凑世界模型
介绍了 Next-Latent Prediction (NextLat)，这是一种自监督目标，训练 Transformer 预测其下一个潜在状态，鼓励形成紧凑的内部世界模型，并提高跨序列建模任务的泛化能力。
@rohanpaul_ai: 新微软论文认为，Transformer在学会紧凑内部状态时泛化更好，而不仅仅是预测下一个token……
微软的NextLat论文提出了一种自监督训练方法，让Transformer预测其下一个隐藏状态而非仅仅下一个token，从而形成更紧凑的世界模型，更好地进行规划和推理，并且生成速度提升高达3.3倍。
@FinanceYF5: 下一 token 预测是短视的。那如果 Transformer 学会预测自己的下一个隐状态呢？ Jayden Teoh提出 Next-Latent Prediction（NextLat）：一种自监督学习方法，教 Transformer 形…
Jayden Teoh提出Next-Latent Prediction（NextLat），一种自监督学习方法，教Transformer学习预测下一个隐状态，从而形成紧凑的世界模型，用于推理和规划，并通过自推测解码将推理速度提升3.3倍。
Hierarchical Latent Prediction for Language Models
This paper introduces HiLP, a hierarchical representation training method that adds multi-scale self-predictive learning to transformer pretraining, aiming to reduce compounding error and improve long-horizon reasoning and speculative decoding efficiency.
@AlphaSignalAI: https://x.com/AlphaSignalAI/status/2069424192274252094
微软的NextLat引入了一种训练目标，它奖励信念状态表示，而不是仅仅依赖于下一个词预测，从而推动模型向紧凑的世界模型发展，以实现更好的泛化。