🌟 序章：从单步到多步，语言模型的进化之旅
想象一下，你正在用一个大型语言模型（Large Language Model, LLM）生成文本。每次输入一个词，它都会「思考」片刻，然后输出下一个词。这种逐步生成的方式被称为「下一标记预测」（Next-Token Prediction, NTP），是当前主流 LLM 的核心工作机制。然而，这种逐步生成的过程效率并不高，尤其是当模型变得越来越庞大时，推理速度的瓶颈愈发明显。
那么，有没有可能让模型一次性预测多个词，而不是一个接一个地生成呢？答案是肯定的，这正是「多标记预测」（Multi-Token Prediction, MTP）的研究方向。MTP 的目标是让模型在一次前向传播中生成多个连续的词，从而打破传统自回归生成的限制，大幅提升推理效率。
本文基于论文《On Multi-Token Prediction for Efficient LLM Inference》，将带你深入探讨 MTP 的潜力、挑战，以及它如何改变未来的大型语言模型推理方式。
🤖 NTP 的局限与 MTP 的崛起
NTP 的黄金时代
当前的 LLM，如 GPT 系列和 LLaMA 系列，主要基于自回归生成方式。模型通过逐步预测下一个标记来生成文本。这种方式的优点在于简单且有效，但缺点也很明显：生成过程是严格的逐步操作，无法并行化。这意味着，随着模型规模的增加，推理时间也会显著增长，尤其是在需要生成长文本的情况下。
MTP 的潜力
MTP 的核心理念是让模型一次性预测多个标记，而不是逐步生成。通过这种方式，MTP 不仅能够减少生成所需的步骤数，还能显著加速推理过程，尤其是在需要生成大量连续文本的场景中。
然而，MTP 的实现并不简单。传统 LLM 是为 NTP 任务设计和训练的，它们的隐藏层已经高度专门化于逐步预测任务。直接将 MTP 集成到这些模型中会面临许多挑战。
🔍 发现：NTP 模型的隐藏 MTP 能力
令人惊讶的是，研究表明，即使是专门为 NTP 训练的模型，也具备一定的 MTP 能力。这是通过一种称为「数值边缘化」的技术实现的。简单来说，这种方法通过对中间标记的概率进行加权计算，推导出多个连续标记的联合概率。
实验发现：规模决定一切
研究发现，模型的 MTP 性能与其规模密切相关。更大的模型往往能够更好地进行 MTP，这可能是因为它们的预测概率分布更加稀疏（即更专注于少数高概率的标记）。此外，MTP 的性能还强烈依赖于数据的类型。例如，在翻译任务中，由于上下文信息更明确，模型的 MTP 表现通常优于开放式生成任务。
🛠️ 挑战：将 MTP 集成到 NTP 模型中
尽管 NTP 模型具备一定的 MTP 能力，但直接将 MTP 头部（MTP heads）附加到冻结的 NTP 模型上并不容易。研究发现，NTP 模型的隐藏层已经高度专门化于逐步预测任务，这种专门化会导致以下问题：
- 信息丢失：模型的中间层可能已经丢弃了对 MTP 任务有用的信息。
- 适配困难：简单地添加 MTP 头部并进行微调，往往无法达到理想的性能。
为了克服这些问题，研究者尝试了多种联合训练策略，包括：
- 头部预热（Head Warmup）：先冻结主干网络，仅训练 MTP 头部。
- 差分学习率（Differential Learning Rate）：为 MTP 头部设置更高的学习率，以加速收敛。
- 加权隐藏状态（Weighted Hidden States, WHS）：利用主干网络的所有中间层输出，而不仅仅是最后一层。
实验表明，WHS 是一种有潜力的改进方法，它通过加权整合早期层的信息，部分缓解了隐藏层专门化的问题。
📊 数据与实验：MTP 的性能评估
实验设置
研究使用了 IWSLT 2017 翻译数据集（德语到英语）进行实验，并采用 EleutherAI 的 Pythia 模型和 Meta 的 LLaMA-3 模型作为基准。实验主要关注以下指标：
- Top-5 准确率：预测的前 5 个标记中是否包含目标标记。
- MTP 性能随模型规模的变化：从 410M 参数到 2.8B 参数的模型，性能逐步提升。
结果分析
- 规模效应：更大的模型在 MTP 任务中的表现显著优于小模型，尤其是在翻译任务中。
- 联合训练的优势：相比仅训练 MTP 头部，联合训练策略显著提升了性能。
- WHS 的潜力：通过加权隐藏状态，模型能够更好地利用早期层的信息，进一步提升 MTP 表现。
🚀 未来展望：MTP 的研究方向
尽管 MTP 展现了巨大的潜力，但当前的研究仍然面临许多挑战。以下是一些可能的未来研究方向：
- 更高效的边缘化方法：开发新的算法，减少 MTP 中的计算复杂度。
- 多层 MTP 适配：探索使用多层适配器，而不仅仅是单层 MTP 头部。
- 更强的联合训练策略：优化学习率、损失函数和初始化方法，以进一步提升 MTP 性能。
🌌 结语：从逐步到并行，语言模型的未来
从逐步预测到多标记预测，LLM 的推理方式正在经历一场革命。MTP 不仅有望显著加速推理过程，还为未来的语言模型设计提供了新的思路。然而，要充分释放 MTP 的潜力，我们需要克服隐藏层专门化、计算复杂度等一系列挑战。
正如论文所言，尽管当前的 MTP 适配方法尚未完全超越边缘化基线，但它们为未来的研究铺平了道路。或许在不久的将来，我们将见证一个真正高效、并行化的语言模型时代。
📚 参考文献
- Mehra, S. , Garcia, J. A., & Mauch, L. (2025). ✅On Multi-Token Prediction for Efficient LLM Inference. arXiv:2502.09419.
- Cai, et al. (2024). MEDUSA: Accelerating LLM Inference with Multi-Token Prediction.
- Gloeckle, et al. (2024). Training Multi-Token Prediction Models from Scratch.
- Biderman, S. , et al. (2023). EleutherAI』s Pythia Model Suite.✅
- AI@Meta. (2024). LLaMA-3: Advancing Large Language Models.