浙大/西湖大学/字节联合提出Semformer | 指导规划Token，让大模型学习过程中不再走捷径

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前言   现有方法会创建捷径，利用已知的prefix来错误地适应未来的 Token ，可能危及下一词汇预测器的准确性。在这篇论文中，作者引入了 Semformer，用于训练Transformer语言模型 ，明确地建模响应的语义计划。 Pytorch训练营，花两个星期彻底掌握代码实现 CV各大方向专栏与各个部署框架最全教程整理 CV全栈指导班、基础入门班、论文指导班 全面上线!! 1 Introduction 神经语言模型（LMs）是自然语言处理（NLP）的基本组成部分，近年来取得了显著的进步。通过扩大模型大小并预训练在大量的文本上，大型语言模型（LLMs）成功地学习了语言和世界知识，这在各种任务上取得了有前景的表现，甚至展示了推理能力。这些模型的成功可以归因于一个简单的训练范式：基于教师 Prompt 的下一个 Token 预测，在这种训练中，模型使用所有先前的真实 Token 作为输入来预 ………………………………