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https://arxiv.org/abs/2404.19737

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Daisuke Okanohara / 岡野原 大輔 2024年5月13日 6:23
LLMの学習時に次トークンだけでなくn個先トークン予測損失を加えることでコードタスクの性能や、投機的予測による高速化に貢献。先読みで話題変化を早めに補足。最後のみ分岐し複数ヘッドで各トークンを予測するためコスト増加はほぼない。非コードタスクで性能改善は限定的 arxiv.org/abs/2404.19737

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