LightMTP: Lightweight Latent Multi-Token Prediction

📄 arXiv: 2610.06031v1 📥 PDF

作者: Tamara Czinczoll, Julie Kallini, Gerard de Melo, Chen Shani

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2026-10-05

💡 一句话要点

提出LightMTP以解决多标记预测中的参数效率问题

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

关键词: 多标记预测 参数效率 潜在表示 语言模型 深度学习

📋 核心要点

  1. 现有的多标记预测方法通常引入大量新参数，且对下游任务的性能提升有限。
  2. LightMTP通过从模型自身的隐藏状态引导未来标记表示，提供了一种轻量级的潜在多标记预测方法。
  3. 实验结果表明，LightMTP在语言建模基准上表现更佳，且在规划、编码和推理任务中取得了显著提升。

📝 摘要（中文）

下一标记预测（NTP）是大型语言模型的标准预训练目标，但仅为下一个标记提供明确的训练信号，可能导致模型仅捕捉局部模式而忽略长程结构。多标记预测（MTP）通过训练模型预测多个未来标记来解决这一问题，但现有方法通常引入大量新参数，且对下游性能的提升有限。潜在MTP方法通过将未来标记编码为向量表示来解决效率问题，但通常依赖外部辅助模型。本文提出LightMTP，一种轻量级的潜在MTP方法，从模型自身的隐藏状态引导未来标记表示。LightMTP的两个变体在不增加额外计算开销的情况下扩展了对更多未来标记的监督，最多增加1%的参数，保持了更好的语言建模性能，并在规划、编码和推理方面取得了类似的提升。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有多标记预测方法在参数效率和性能提升方面的不足。现有方法往往引入大量新参数，导致计算开销增加，且对下游任务的性能提升有限。

核心思路：LightMTP的核心思路是利用模型自身的隐藏状态来引导未来标记的表示，从而避免依赖外部模型和额外的计算开销。通过这种方式，LightMTP能够在保持模型性能的同时，显著降低参数数量。

技术框架：LightMTP的整体架构包括两个主要模块：首先，从模型的隐藏状态中提取未来标记的表示；其次，利用这些表示进行多标记预测的训练。该框架在不增加额外计算负担的情况下，扩展了对未来标记的监督。

关键创新：LightMTP的最重要创新在于其轻量级设计，最多仅增加1%的参数，同时避免了传统MTP方法的计算开销和潜在MTP对外部监督的依赖。这一设计使得模型在参数效率和性能之间达到了良好的平衡。

关键设计：在参数设置上，LightMTP通过精简的网络结构和优化的损失函数，确保在增加的参数量极小的情况下，仍能保持模型的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，LightMTP在语言建模基准上保持了更好的性能，且在规划、编码和推理任务中取得了类似的提升。与传统方法相比，LightMTP在参数效率上表现出色，最多仅增加1%的参数量。

🎯 应用场景

LightMTP的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，包括自然语言处理、对话系统、代码生成和推理任务等。其轻量级的设计使得在资源受限的环境中也能有效部署大型语言模型，推动智能应用的发展。

📄 摘要（原文）

Next-token prediction (NTP) is the standard pretraining objective for large language models, yet it provides an explicit training signal only for the immediate next token, which can lead models to exploit local patterns instead of capturing longer-range structure and ideas. Multi-token prediction (MTP) addresses this by training models to predict several future tokens. However, existing MTP methods often introduce a large number of new parameters with limited improvements in downstream performance. Latent MTP approaches address this efficiency issue by encoding future tokens into a vector representation. However, these approaches usually rely on external helper models for future token encoding. We propose LightMTP, a lightweight, i.e., parameter-efficient, latent MTP approach that bootstraps the future token representations from the model's own hidden states. Our two LightMTP variants extend supervision to more future tokens without requiring the additional computational overhead of conventional MTP nor the external supervision latent MTP normally relies on. LightMTP adds at most 1% extra parameters, retains better performance on general language modeling benchmarks, and achieves similar gains in planning, coding, and reasoning.