Meta AI发表了一篇论文，研究了一种新的训练大型语言模型的方法，即通过预测多个未来标记来提高模型的效率和性能。这里的“标记”指的是词或者词组成分，而传统的模型通常只预测下一个标记。研究发现，让模型同时预测接下来的多个标记，可以帮助模型更好地学习和理解语言，从而在各种任务，特别是编程和自然语言处理任务上表现更好。
主要的改进点包括：
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