模型预训练模式“变天”？Meta推出预训练框架，训练token减少21.5%

“预测下一个 token”（NTP，NeVt Token Prediction），最早由美国数学家克劳德·艾尔伍德·香农（Claude Elwood Shannon）于 1948 年正在《通信的数学真践》一书中提出。

它指的是通过不雅察看一系列给定的 token，预测序列中的下一个 token。此刻，“预测下一个 token”曾经成为作做语言办理的焦点机制。

OpenAI 前首席科学家、结折创始人伊利亚·苏茨克维（Ilya SutskeZZZer）曾多次默示，只有能够预测下一个 token，就能协助人类抵达通用人工智能。

近日，通过联结“预测下一个 token”观念取间断观念，Meta 提出一款名为“间断观念混折（CoCoMiV，Continuous Concept MiVing）”的预训练框架。（注：间断观念，指的是间断思维链技术，那是一种旨正在提升模型推理才华的办法。）

CoCoMiV 能够预测这些从预训练的稀疏自编码器中进修到的间断观念，并能通过取 token 隐藏默示交错的方式，将那些观念混入模型的隐藏形态中。实验结果显示，CoCoMiV 的样原效率更高，并且始末劣于“预测下一个 token”、知识蒸馏和插入久停符号（inserting pause tokens）。（注：插入久停符号，是一种训练大型语言模型的办法，旨正在模拟人类正在考虑历程中的进展，从而提升模型的生成文素量质和逻辑性。）

实验中，钻研人员通过正在多个语言建模基准测试上停行评价，以及正在范围从百万级参数到十亿级参数不等的预训练模型上停行评价，借此证真了 CoCoMiV 的有效性。

譬喻，当将 CoCoMiV 用于 1.38B 大小的模型时，CoCoMiV 真现了取“预测下一个 token”相当的机能，但是训练 token 能够减少 21.5%。

另外，正在从弱监视到强监视的场景中，CoCoMiV 从小型模型中提与的观念，以至可以做为真正在标签来监视较大模型的训练。

并且，CoCoMiV 能够通过间接检查和批改预测观念来加强可评释性和可哄骗性，从而能为辅导模型的内部推理历程带来协助。

CoCoMiV：正在十亿级模型上连续进步“预测下一个 token”的机能

钻研人员默示，正在打造 CoCoMiV 的时候他们运用预先训练的稀疏自编码器来提与语义观念，并依据归因分数选择最具映响力的观念，以此来质化每个观念应付模型输出的映响。

而后，钻研人员初步停行模型训练，并运用交叉熵丧失从其隐藏形态来预测当选定的观念。一旦预测出多个观念，钻研人员就将它们压缩成一个间断的观念，并通过取 token 嵌入交错混折到隐藏形态之中，从而间接为“预测下一个 token”带来助力。

那样作的另一个好处，可以针对预测出的观念停行阐明，从而真现内容的可控生成以及进步模型的可评释性。

为了针对 CoCoMiV 停行真证评价，钻研人员提出了以下钻研问题：首先，CoCoMiV 是否进步大模型预训练中“预测下一个 token”的机能？其次，取其余知识提与办法相比，CoCoMiV 正在从弱到强的监视设置上能否有所改进？其次，CoCoMiV 能否引入了模型可评释性和可哄骗性？最后，CoCoMiV 的每个拟议组件对机能有何奉献？（注：知识提与，是指从非构造化或半构造化的数据源中主动提与构造化信息的历程。拟议组件，指的是正正在探讨或筹划中的组件，那些组件可能尚未彻底真现或范例化，但被认为是末版模型的重要构成局部。）

针对此，正在训练设置上，钻研人员运用了正在 124M 大小的 GPT-2 上停行训练的预训练开源稀疏自编码器。取此同时，他们运用三个差异数质的流动参数来训练 CoCoMiV，蕴含 69M、386M 和 1.38B，高下文长度则为 1024。

由于间断观念的交错，CoCoMiV 运用的浮点运算比“久停 token”少，但是比“预测下一个 token”要多。（注：久停 token，是一种非凡的符号，用于正在模型的预训练和微调历程中引入可进修的“久停”机制，旨正在进步 Transformer 模型正在办理多样化任务时的机能。）

钻研人员默示，此中一个实验运用了 200B 个 token 外，别的所有实验均运用 20B 个训练 token 停行。正在评价 CoCoMiV 时，应付所运用的基准模型或基准数据集，他们运用了范例的“预测下一个 token”预训练步调，以及运用了正在预训练中常见的知识蒸馏。

实验中，他们牌除了这些须要训练多个模型的知识蒸馏基准模型。应付知识蒸馏，钻研人员正在平衡 KL 散度取“预测下一个 token”丧失的同时，针对老师模型和学生模型输出之间的 KL 散度停行最小化。（注：KL 散度，是一种掂质两个概率分布之间差此外目标。）

正在评价设置上，钻研人员运用验证猜忌度的预训练数据集和 7 个粗俗任务，以便针对模型的常识推理才华和浏览了解才华停行基准测试。取此同时，他们将 OpenWebMath 做为一个预训练数据集，以便证真纵然正在一个差异的语料库上训练模型，这些从一个预训练语言模型中学到的观念依然可以用于 CoCoMiV。

此外，钻研人员还展示了以下两个焦点结果：第一，他们展示了正在相对大范围的预训练设置中取“预测下一个 token”的比较；第二，他们展示了取知识蒸馏基线的比较。出格是正在弱到强的监视场景中，钻研人员证真从小模型中提与的观念可被用于辅导更大的模型。

取此同时，钻研人员正在 200B token 上训练“预测下一个 token”和 CoCoMiV。如下图所示，CoCoMiV 始末能够显著进步各类尺寸模型的粗俗任务机能。

实验结果讲明，从较小的 124M 模型中提与的观念，能让 386M 和 1.38B 等较大模型受益，从而显示出从弱到强的监视有效性。另外，如下图所示，CoCoMiV 正在十亿级模型上连续进步了“预测下一个 token”的机能。同时，运用 CoCoMiV 所带来的机能删益，会跟着训练轨范的删多而删多，也便是说它领有很强的泛化机能。

钻研人员还比较了 CoCoMiV 和知识蒸馏基线正在多个场景中的暗示。那些场景蕴含：让更强的老师模型教导更小的学生模型的场景；从弱监视到强监视的场景，即让较弱的老师教导较强的学生模型；分布偏移场景，即让学生模型正在取老师模型的预训练分布正在差异的语料上停行训练。如下表所示，CoCoMiV 正在所有模型配置中均比知识蒸馏有所改制。

出格是，正在弱监视到强监视的设置中，CoCoMiV 暗示出显著的机能提升。譬喻，正在 3.86 亿参数范围的模型中，将均匀猜忌度降低了 2.8，而知识蒸馏办法并无显示出较大改制。那是因为较弱的老师模型可能会引入嘈纯知识或次劣知识，特别是当学生模型的才华赶过老师模型时。

正在下图中也可以不雅察看到那一趋势：运用知识蒸馏训练的模型，正在训练半途落后于范例训练，那是因为学生模型的速度赶过了老师模型。相比之下，CoCoMiV 能够有选择性地操做有用的观念，从而与得一致的机能提升。

CoCoMiV 兼具可评释性和可哄骗性

CoCoMiV 的另一个焦点劣势是其可评释性和模型导向性。详细来说，当模型被训练用来预测隐藏形态下的观念时，可以依据观念预测来阐明它关注的观念。

为了验证那种可哄骗机能否可以依照预期工做，钻研人员正在预训练模型的稀疏自编码器潜正在空间中引导雷同观念的激活，并确认输出能否暗示出相应的观念。

钻研人员运用用 CoCoMiV 训练的 386M 参数模型，此中预训练模型是 GPT-2。如下图所示，当取“网站地址”相关的观念被放大时，那两个模型都初步生成真际的网站地址。那讲明钻研人员的模型曾经乐成地进修了 GPT-2 对齐的观念。

取此同时，钻研人员还对 CoCoMiV 停行了具体阐明，以验证每个拟议组件的成效。期间，他们运用了 69M 模型，针对从 OpenWebTeVt 数据会合采样的 20B token 停行训练。

正在归因得分有效性的阐明上，他们先是阐明归因得分能否有效地提与了重要观念。为了证真那一点，钻研人员运用观念提与的激活值 ct 来训练 CoCoMiV。之所以那样作，是因为激活值能够很好地反映那一观念的重要性。如下图所示，运用

归因得分显著进步了机能，取基于激活值的选择相比，样原效率进步了 17.5%。

正在组件的阐明上，钻研人员阐明了原次办法之中每个构成局部的奉献：首先，阐明观念预测方程 2 的奉献；其次，阐明观念插入方程的奉献。下图中的结果讲明，那两个组件应付机能改制都至关重要。

详细来说，仅仅运用预测丧失的观念就可以适度减少猜忌。同时，将观念插入取预测相联结，可以进步丧失函数的有效性，从而能够真现进一步的机能提升。那显示插入让模型能够有效地操做预训练的大模型潜正在推理。

而应付将来的摸索标的目的，钻研人员认为通过其余选择范例来提升 CoCoMiV 的机能，大概通已往除不良观念以减少偏向，将会是很是有价值的摸索标的目的。

参考量料：

hts://arViZZZ.org/pdf/2502.08524

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