MBZUAI推出新型辅助训练目标Token Order Prediction (TOP)，用于改进语言模型中的下一个词预测（Next-Token Prediction, NTP）任务。TOP 通过预测即将出现的词的顺序而不是精确预测未来的词，来提高语言模型的性能。
你正在开发一个文本生成系统，需要生成连贯且准确的文本。传统的 NTP 方法可能会在长文本生成中积累错误，导致生成的文本质量下降。而 TOP 方法通过预测词的顺序，而不是精确预测未来的词，可以更好地捕捉文本的结构和语义，从而生成更高质量的文本。例如，在生成一篇新闻报道时，TOP 可以帮助模型更好地组织句子和段落的顺序，使生成的新闻报道更加连贯和准确。
主要功能
- 改进下一个词预测：通过预测即将出现的词的顺序，而不是精确预测未来的词，来提高语言模型的性能。
- 提高模型泛化能力：在多个标准自然语言处理（NLP）基准测试中，TOP 显示出比传统 NTP 和 MTP 更好的性能。
主要特点
- 学习排序而非预测：与传统的多词预测（Multi-Token Prediction, MTP）不同，TOP 不尝试精确预测未来的词，而是学习预测词的顺序。
- 参数效率高：TOP 只需要一个额外的解嵌入层（unembedding layer），而 MTP 需要多个 Transformer 层，因此 TOP 更加参数高效。
- 可扩展性强：TOP 在不同规模的模型（340M、1.8B 和 7B 参数）上均显示出良好的性能，表明其具有良好的可扩展性。
工作原理
- 目标序列构建：给定一个输入词序列，TOP 构建一个目标序列，其中每个位置的词都被赋予一个基于其在序列中出现顺序的分数。这些分数用于训练模型预测词的顺序。
- 学习排序损失：TOP 使用学习排序（learning-to-rank）损失函数，如 ListNet，来训练模型。这种损失函数允许模型学习预测词的顺序，而不是精确预测未来的词。
- 模型结构：TOP 在标准 Transformer 架构的基础上，增加了一个额外的解嵌入层，用于预测词的顺序。这个额外的层与 NTP 头共享相同的隐藏状态，但使用不同的损失函数进行训练。
测试结果
- 性能提升：在八个标准 NLP 基准测试中，TOP 在大多数任务上都优于 NTP 和 MTP，尤其是在大规模模型（7B 参数）上，TOP 的性能提升更为显著。
- 训练损失：尽管 TOP 的训练损失高于 NTP，但其在 Lambada 测试中的困惑度（perplexity）更低，且在基准测试中得分更高，表明 TOP 可能起到了正则化的作用，减少了过拟合。
应用场景
- 自然语言处理任务：TOP 可以应用于各种自然语言处理任务，如问答、文本生成、摘要等，以提高模型的性能和泛化能力。
- 大规模语言模型训练：由于 TOP 的可扩展性强，它可以应用于大规模语言模型的训练，以提高模型在复杂任务上的表现。
- 多轮对话系统：在多轮对话系统中，TOP 可以帮助模型更好地理解和生成连贯的对话内容，提高对话系统的性能。
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