Meta公司在人工智能效率竞赛中发起了新的挑战，上周三发布了一种采用全新多token预测方法的预训练模型，这种方法有可能彻底改变大模型的开发和部署方式。
突破性技术：多token预测
这一新技术首次在Meta四月的一篇研究论文中提出，打破了传统仅预测下一个词的方法，改为同时预测多个未来词汇。这种方法不仅承诺提升模型性能，还能大幅减少训练时间。
AI民主化：机遇与风险
新方法的潜力不仅在于提升效率。通过同时预测多个token，这些模型可能对语言结构和语境有更深入的理解，提升从代码生成到创意写作等任务的表现。
然而，强大的AI工具的民主化也带来了潜在滥用的风险，AI社区需要开发健全的伦理框架和安全措施来应对这些挑战。
Meta的开放科学承诺
Meta决定将这些模型在Hugging Face平台上以非商业研究许可证发布，体现了其对开放科学的承诺，同时也是在竞争激烈的AI领域中的战略布局，开放可以促进更快的创新和人才获取。
迈向AI发展新阶段
研究人员在论文中指出：“我们的方法在提高模型能力和训练效率的同时，还能实现更快的速度。”这一大胆声明为AI发展的新阶段奠定了基础，在这个阶段，效率和能力将齐头并进。
