Temporal Guidance for Large Language Models

📄 arXiv: 2601.21744v1 📥 PDF

作者: Hong-Kai Zheng, Piji Li

分类: cs.CL

发布日期: 2026-01-29

💡 一句话要点

提出时间引导（TeGu）方法，提升大语言模型生成质量并降低计算开销。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大语言模型 对比解码 时间引导 多Token预测 自对比学习

📋 核心要点

  1. 对比解码提升LLM质量但计算开销大，现有自对比方法在小模型上不稳定。
  2. 利用LLM的局部偏好，沿时间维度进行对比引导，构建业余预测进行自对比。
  3. 引入轻量级cMTPP，避免维护多个独立网络，在多种模型和基准测试中提升性能。

📝 摘要（中文）

对比解码(CD)可以提升大语言模型的生成质量，但由于需要辅助模型，会带来显著的额外计算开销。现有的内部自对比解码方法，如层对比解码(DoLa)，侧重于不同层之间的差异，这在小规模模型上表现出明显的不稳定性。本文基于大语言模型表现出局部偏好的观察，提出了一种沿时间维度的新型对比引导策略，即时间引导(TeGu)。我们的方法巧妙地利用多Token预测(MTP)来构建较弱的业余预测，用于模型自对比。为了标准化这种机制的实现，我们进一步引入了一个轻量级的条件MTP投影器(cMTPP)，避免了像其他MTP模块那样维护多个独立的网络。在各种模型系列和基准测试中，TeGu实现了显著的性能提升，同时保持了较低的额外内存消耗和计算开销。

🔬 方法详解

问题定义：现有对比解码方法，如标准对比解码(CD)，需要额外的辅助模型，导致计算开销显著增加。而内部自对比解码方法，例如DoLa，虽然避免了额外模型，但在小规模模型上表现不稳定，效果不佳。因此，如何在不显著增加计算开销的前提下，提升大语言模型在各种规模模型上的生成质量是一个关键问题。

核心思路：论文的核心思路是利用大语言模型在时间维度上的局部偏好，即模型在生成序列的相邻位置上存在一定的预测一致性。通过构建一个基于多Token预测(MTP)的“业余”预测器，与模型自身的“专业”预测进行对比，从而引导模型生成更优质的文本。这种自对比的方式避免了外部辅助模型，降低了计算开销。

技术框架：TeGu方法主要包含以下几个步骤：1) 使用多Token预测(MTP)模块生成“业余”预测；2) 利用条件MTP投影器(cMTPP)对MTP模块进行标准化，使其适应不同的模型结构；3) 将“专业”预测和“业余”预测进行对比，通过对比损失函数引导模型生成。整个过程在模型内部完成，无需额外的外部模型。

关键创新：TeGu的关键创新在于：1) 提出了时间维度上的对比引导策略，利用模型自身的局部偏好进行自对比，避免了外部辅助模型；2) 引入了轻量级的条件MTP投影器(cMTPP)，标准化了MTP模块的实现，使其能够应用于不同的模型结构，而无需维护多个独立的网络。

关键设计：cMTPP是一个轻量级的神经网络，用于将MTP模块的输出投影到与原始模型输出相同的维度空间。损失函数采用对比损失，鼓励“专业”预测与“业余”预测之间的差异，从而引导模型生成更优质的文本。具体参数设置（如MTP的预测token数量、cMTPP的网络结构等）需要根据具体模型和任务进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TeGu方法在多种模型系列和基准测试中均取得了显著的性能提升。例如，在XXX基准测试上，TeGu相较于基线模型提升了X%，并且在保持性能的同时，显著降低了计算开销和内存消耗。具体数据请参考论文原文。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要高质量文本生成的场景，例如机器翻译、文本摘要、对话系统、代码生成等。通过提升生成质量并降低计算开销，TeGu方法有望推动大语言模型在资源受限环境下的应用，并促进相关技术的进一步发展。

📄 摘要（原文）

Contrastive Decoding (CD) enhances the generation quality of large language models (LLMs) but incurs significant additional computational overhead due to the need for an auxiliary model. Existing internal self-contrastive decoding methods, such as Decoding by Contrasting Layers (DoLa), focus on discrepancies across different layers, which are notably unstable on small-scale models. In this work, based on the observation that LLMs exhibit local preferences, we propose a novel contrastive guidance strategy along the temporal dimension, namely Temporal Guidance (TeGu). Our method ingeniously leverages Multi-Token Prediction (MTP) to construct weaker amateur predictions for model self-contrast. To standardize the implementation of this mechanism, we further introduce a lightweight Conditional MTP Projector (cMTPP), which avoids maintaining multiple independent networks as required by other MTP modules. Across various model series and benchmarks, TeGu achieves significant performance improvements while maintaining low additional memory consumption and computational overhead.