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Multi-Token Prediction Requires Registers
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内容提要
本研究提出MuToR方法，通过将可学习的寄存器令牌交错到输入序列中，解决了语言模型微调中的多令牌预测问题。研究表明，MuToR在多种场景下表现优异，特别适合有监督的微调任务。
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关键要点
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本研究提出MuToR方法，解决了语言模型微调中的多令牌预测问题。
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MuToR通过将可学习的寄存器令牌交错到输入序列中，旨在有效进行未来目标的预测。
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研究表明，MuToR在多种应用场景中表现优异，特别适合有监督的微调任务。
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MuToR保持与传统下一令牌预训练目标的一致性。
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