未來詞彙預測：基於每個詞彙語義狀態向量的因果語言建模，用於多詞彙預測

核心概念

本文提出了一種新的預訓練方法，稱為未來詞彙預測 (FTP)，旨在改進傳統語言模型在處理長序列文本時出現的主題漂移問題，並增強模型對未來文本語義的理解和生成能力。

摘要

論文資訊

• 標題：未來詞彙預測：基於每個詞彙語義狀態向量的因果語言建模，用於多詞彙預測
• 作者：Nicholas Walker
• 機構：Iprova SA

研究背景

現有的因果自回歸大型語言模型 (LLM) 通常基於單個詞彙的預測進行訓練，導致模型在生成長序列文本時容易出現主題漂移。人類在理解語言時會預測多個未來詞彙，而非僅僅一個。

研究方法

本文提出了一種新的預訓練方法，稱為未來詞彙預測 (FTP)。FTP 模型使用大型 Transformer 編碼器為每個詞彙位置生成頂層嵌入向量，並將其線性投影到一個「偽序列」。接著，一個小型 Transformer 解碼器通過交叉注意力機制處理該「偽序列」，以預測從該位置開始的接下來 N 個詞彙。

實驗結果

• 與標準 GPT 模型相比，FTP 模型的頂層嵌入向量在文本序列中變化更為平滑。
• FTP 模型生成的文本在主題連貫性方面優於標準 GPT 模型。
• 在文本分類任務中，FTP 模型的嵌入向量能更好地表示文本主題。
• 在一個複雜的編碼問題中，FTP 模型的表現明顯優於 GPT 模型。

研究結論

FTP 模型通過預測多個未來詞彙，可以生成更連貫、更符合主題的文本。這種方法有助於改進現有語言模型的性能，並為自然語言處理領域帶來新的思路。

統計資料

FTP 模型的解碼器預測未來 8 個詞彙 (N=8)。
「偽序列」的長度設定為 12 (Seq=12)。
訓練過程中，未來詞彙的損失根據其距離使用 gamma 因子 (gamma=0.8) 進行指數遞減加權。
在長文本生成任務中，使用 SentenceTranformer (all-MiniLM-L12-v2) 提取句子嵌入向量，並計算生成句子與提示句之間的餘弦相似度。
在編碼語言模型實驗中，使用了一個包含一百萬個程序的訓練集和一個包含一萬個程序的測試集。

引述

"However, a single next token is not always representative of the semantics of the text needed to be generated, and as a result these models are prone to topic drift, particularly over longer sequences of token generation."
"By forcing a LM to generate a more consistent and token-independent embedding of future text, it appears that the LM better learns internal models which represent a generally smoothly changing ‘world state’ from which the next token(s) is determined."

從以下內容提煉的關鍵洞見

Future Token Prediction -- Causal Language Modelling with Per-Token Semantic State Vector for Multi-Token Prediction

by Nicholas Wal... 於 arxiv.org 10-25-2024

https://arxiv.org/pdf/2410.18160.pdf

深入探究

如何將 FTP 方法應用於其他自然語言處理任務，例如機器翻譯或文本摘要？

FTP 模型的核心概念是利用編碼器-解碼器架構和多詞彙預測來生成更具語義連貫性的文本。這種方法可以應用於其他自然語言處理任務，例如機器翻譯和文本摘要，方法如下：
機器翻譯：

編碼器： 將源語言文本輸入編碼器，生成每個詞彙位置的頂層嵌入向量，這些向量捕捉了源語言的語義信息。
解碼器： 將編碼器的頂層嵌入向量輸入解碼器，並利用 FTP 模型的多詞彙預測能力，一次生成多個目標語言詞彙，從而提高翻譯的流暢性和準確性。
優化目標： 可以根據翻譯任務的具體需求，調整 FTP 模型的訓練目標，例如使用 BLEU 分數等指標來評估翻譯質量，並據此優化模型參數。
文本摘要：

編碼器： 將原始文本輸入編碼器，生成每個詞彙位置的頂層嵌入向量，這些向量捕捉了原始文本的關鍵信息。
解碼器： 將編碼器的頂層嵌入向量輸入解碼器，並利用 FTP 模型的多詞彙預測能力，生成簡潔且信息豐富的摘要文本。
優化目標： 可以根據文本摘要任務的具體需求，調整 FTP 模型的訓練目標，例如使用 ROUGE 分數等指標來評估摘要質量，並據此優化模型參數。
需要注意的是，將 FTP 模型應用於其他自然語言處理任務時，需要根據具體任務的特点进行模型结构和训练目标的调整，例如在機器翻譯任務中，可能需要引入注意力机制来捕捉源语言和目标语言之间的对齐关系。

如果將預測的未來詞彙數量 (N) 大幅增加，FTP 模型的性能會如何變化？

將預測的未來詞彙數量 (N) 大幅增加，對 FTP 模型的性能影響是雙面的：
優點：

增強長期語義連貫性： 更大的 N 值意味著模型在生成當前詞彙時，能夠考慮到更長遠的上下文信息，從而生成更具長期語義連貫性的文本。
提高某些任務的性能： 對於需要預測較長序列的任务，例如故事生成、程式碼生成等，更大的 N 值可以提高模型的性能。
缺點：

訓練難度增加： 隨著 N 值的增加，模型需要學習的參數空間和預測难度都会大幅增加，这可能导致模型难以训练，需要更多的训练数据和计算资源。
性能下降： 在某些情况下，過大的 N 值可能导致模型过度关注长期依赖关系，而忽略了短期语义信息，从而导致性能下降，尤其是在预测准确率方面。
因此，最佳的 N 值需要根据具体的任务、数据集和计算资源进行权衡和选择。可以通過實驗比較不同 N 值下的模型性能，找到最佳的平衡點。

在藝術創作領域，如何利用 FTP 模型的文本生成能力來輔助人類藝術家進行創作？

FTP 模型的文本生成能力可以在藝術創作領域發揮獨特的作用，輔助人類藝術家進行創作，例如：
1. 文學創作：

提供靈感： 藝術家可以輸入一些关键词或句子作为提示，FTP 模型可以根据这些提示生成不同的故事情节、人物对话或场景描写，为艺术家提供创作灵感。
克服創作瓶頸： 當藝術家遇到創作瓶頸時，可以利用 FTP 模型生成一些文本片段，帮助他们打开思路，找到新的创作方向。
探索不同風格： 藝術家可以調整 FTP 模型的參數，例如溫度參數，來控制文本生成的隨機性和創造性，从而探索不同的文學風格。
2. 詩歌創作：

生成韵脚和节奏： FTP 模型可以學習詩歌的韵律和节奏，生成符合特定格式要求的詩歌，例如十四行詩、俳句等。
提供意象和比喻： FTP 模型可以根據藝術家提供的主题或情感，生成一些富有诗意的意象和比喻，丰富诗歌的表达。
3. 劇本創作：

生成人物对话： FTP 模型可以學習不同人物的性格特点和语言风格，生成符合人物设定的对话，使剧本更加生动。
构建故事情节： 藝術家可以提供一些关键情节点，FTP 模型可以根据这些情节点生成完整的故事线，帮助艺术家构建剧本的整体框架。
需要注意的是，FTP 模型生成的文本僅僅是一種輔助工具，藝術家需要根据自身的创作理念和审美判断，对模型生成的文本进行筛选、修改和再创作，才能创作出真正具有艺术价值的作品。