multi-token prediction

多令牌预测模型，提升语言模型的效率与性能

普通产品编程语言模型多令牌预测

multi-token prediction模型是Facebook基于大型语言模型研究开发的技术，旨在通过预测多个未来令牌来提高模型的效率和性能。该技术允许模型在单次前向传播中生成多个令牌，从而加快生成速度并可能提高模型的准确性。该模型在非商业研究用途下免费提供，但使用时需遵守Meta的隐私政策和相关法律法规。

目标受众主要是研究人员和开发者，他们需要利用先进的语言模型来推动自然语言处理领域的研究和应用开发。该模型特别适合那些寻求提高模型生成速度和效率，同时保持或提升生成质量的研究者和开发者。

研究人员使用该模型在自然语言理解任务中提高了模型的预测速度。
开发者利用模型进行代码生成，加快了开发流程。
教育机构采用该技术在教学中向学生展示语言模型的高级应用。

1. 安装必要的依赖库，包括torch
fairscale
fire和sentencepiece。
2. 下载并解压模型的checkpoint目录，例如7B_200B_4。
3. 使用Tokenizer对输入数据进行编码。

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rStar — 通过自博弈相互推理，提升小型语言模型的解决问题能力。

Samba — 高效无限上下文语言模型的官方实现

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LLaVA++ — 扩展LLaVA模型，集成Phi-3和LLaMA-3，提升视觉与语言模型的交互能力。

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Copilot in Excel — Excel中的Copilot，释放数据驱动的决策力。

Mistral-Small-Instruct-2409 — 高效能的指令式微调AI模型

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