[LG]《Predicting the Order of Upcoming Tokens Improves Language Modeling》Z M. K. Zuhri, E H Fuadi, A F Aji [MBZUAI] (2025)
提升语言模型训练效果的新路径：预测未来Token顺序
• 传统大语言模型（LLM）训练依赖下一Token预测（NTP），虽有效但存在误差积累和学习瓶颈问题。
• 多Token预测（MTP）引入多个预测头尝试预测若干未来Token，提升部分生成任务表现，但难度大，规模敏感，且对标准NLP任务提升有限。
• 本文创新提出Token Order Prediction（TOP），用学习排序损失训练模型预测未来Token的出现顺序，替代精确预测未来Token内容，显著降低任务难度。
• TOP仅需额外一层线性unembedding层，参数开销远小于MTP，且窗口大小灵活调整，计算效率高，训练开销更低。
• 在340M、1.8B、7B参数规模模型上，TOP均优于NTP和MTP，尤其在标准NLP基准测试（Lambada、HellaSwag、TriviaQA等）表现更稳定，且随模型规模扩大表现提升明显。
• TOP训练时虽NTP头的训练损失略高，但在测试上表现反而更优，推测其具有正则化效果，有助于模型泛化。
• 推理时仅使用NTP头，无需额外计算，兼容现有Transformer架构，易于集成与部署。
心得：
1. 未来Token的顺序信息比精确内容预测更易学习，辅助任务设计趋向“软”目标更利于表示学习。
2. 轻量级辅助头设计显著提升训练效率和可扩展性，避免了MTP因多头带来的计算爆炸。
3. 训练目标的合理松弛不仅提升性能，也可能带来更好的模型泛化，值得在其他序列建模任务中探索。
探索TOP，未来语言模型训练可望实现更精准、高效的表现提升。
详情🔗arxiv.org/abs/2508.19228
代码👉github.com/zaydzuhri/token-order-prediction
语言模型深度学习自然语言处理辅助任务模型训练大规模预训练
