Latent Lookahead 训练法让模型内部预演未来数步再出词
burkov · x · 2026-11-14
标准语言模型逐 token 生成，每个决定都在看到后续影响之前做出，这在需要规划的任务上容易走入死胡同。本文介绍 latent lookahead：一种让模型在隐空间里把内部表征向未来延伸数步的训练与生成方法。
- 内部预测以真实后续序列为训练目标；模型可在产出下一个可见 token 前，用较后步的信息修正较早的预测。
- 意义在于让模型对困难选择额外花费算力，而不必先提交一条可见的文字序列。
- 实验主要在从零训练的小模型上进行（原文此处被截断）。
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