En el contexto de Llama 2 Finetuning Results Multi-Token Prediction on Coding Benchmarks se analizó la predicción simultánea de varios tokens durante la fase de ajuste fino El estudio revela que esta estrategia no mejora de forma significativa el desempeño en diversas tareas de codificación
El experimento incluyó múltiples benchmarks de programación y mostró que los modelos ajustados con predicción de múltiples tokens no superan de manera consistente a los ajustes que predicen un token a la vez Esta conclusión orienta a las empresas a invertir en optimizaciones de arquitectura y estrategias de datos más que en técnicas de multi token
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