面向未来的思考：变压器的潜在前瞻训练
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内容提要
本文介绍了一种名为“潜在前瞻”的训练策略，旨在提升自回归语言模型的文本生成能力。该方法通过多步前瞻提高预测准确性，实验结果显示其在迷宫求解、数独和ProsQA等任务中显著优于传统模型。
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关键要点
- 本文介绍了一种名为“潜在前瞻”的训练策略，旨在提升自回归语言模型的文本生成能力。
- 该方法通过多步前瞻提高预测准确性，允许模型在生成文本前进行思考。
- 潜在前瞻策略在序列的特定位置进行多步前瞻，利用网络的潜在空间进行预测。
- 通过递归地将隐藏状态反馈到上下文中，模型能够在生成下一个标记之前进行更深入的计算。
- 实验结果显示，潜在前瞻在迷宫求解、数独和ProsQA等任务中显著优于传统模型。
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