Physics in Next-token Prediction
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | An, Hongjun, Song, Yiliang, Li, Xuelong |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2024
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
CreditAudit: 2$^\text{nd}$ Dimension for LLM Evaluation and Selection
di: Song, Yiliang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Song, Yiliang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Next-token pretraining implies in-context learning
di: Riechers, Paul M., et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Riechers, Paul M., et al.
Pubblicazione: (2025)
Interpretable Next-token Prediction via the Generalized Induction Head
di: Kim, Eunji, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Kim, Eunji, et al.
Pubblicazione: (2024)
SUN: Shared Use of Next-token Prediction for Efficient Multi-LLM Disaggregated Serving
di: Woo, Sunghyeon, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Woo, Sunghyeon, et al.
Pubblicazione: (2026)
Not all tokens are needed(NAT): token efficient reinforcement learning
di: Sang, Hejian, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Sang, Hejian, et al.
Pubblicazione: (2026)
All or None: Identifiable Linear Properties of Next-token Predictors in Language Modeling
di: Marconato, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Marconato, Emanuele, et al.
Pubblicazione: (2024)
Theoretical Foundations of Scaling Law in Familial Models
di: Song, Huan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Song, Huan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Single-Pixel Vision-Language Model for Intrinsic Privacy-Preserving Behavioral Intelligence
di: An, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: An, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2026)
Scaling FP8 training to trillion-token LLMs
di: Fishman, Maxim, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Fishman, Maxim, et al.
Pubblicazione: (2024)
An attempt to generate new bridge types from latent space of energy-based model
di: Zhang, Hongjun
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Hongjun
Pubblicazione: (2024)
The pitfalls of next-token prediction
di: Bachmann, Gregor, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Bachmann, Gregor, et al.
Pubblicazione: (2024)
Looking beyond the next token
di: Thankaraj, Abitha, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Thankaraj, Abitha, et al.
Pubblicazione: (2025)
Demonstration of DB-GPT: Next Generation Data Interaction System Empowered by Large Language Models
di: Xue, Siqiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xue, Siqiao, et al.
Pubblicazione: (2024)
Are LLMs Vulnerable to Preference-Undermining Attacks (PUA)? A Factorial Analysis Methodology for Diagnosing the Trade-off between Preference Alignment and Real-World Validity
di: An, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: An, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2026)
SentenceVAE: Enable Next-sentence Prediction for Large Language Models with Faster Speed, Higher Accuracy and Longer Context
di: An, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: An, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
GReF: A Unified Generative Framework for Efficient Reranking via Ordered Multi-token Prediction
di: Lin, Zhijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Lin, Zhijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
Deep Contrastive Graph Learning with Clustering-Oriented Guidance
di: Chen, Mulin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Mulin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Decouple Graph Neural Networks: Train Multiple Simple GNNs Simultaneously Instead of One
di: Zhang, Hongyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Zhang, Hongyuan, et al.
Pubblicazione: (2023)
Resilience Inference for Supply Chains with Hypergraph Neural Network
di: Shen, Zetian, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Shen, Zetian, et al.
Pubblicazione: (2025)
Bio2Token: All-atom tokenization of any biomolecular structure with Mamba
di: Liu, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Liu, Andrew, et al.
Pubblicazione: (2024)
Shaping capabilities with token-level data filtering
di: Rathi, Neil, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Rathi, Neil, et al.
Pubblicazione: (2026)
Provable Long-Range Benefits of Next-Token Prediction
di: Cao, Xinyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Cao, Xinyuan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Next Embedding Prediction Makes World Models Stronger
di: Bredis, George, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Bredis, George, et al.
Pubblicazione: (2026)
Don't flatten, tokenize! Unlocking the key to SoftMoE's efficacy in deep RL
di: Sokar, Ghada, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Sokar, Ghada, et al.
Pubblicazione: (2024)
Silicon Bureaucracy and AI Test-Oriented Education: Contamination Sensitivity and Score Confidence in LLM Benchmarks
di: Song, Yiliang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Song, Yiliang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Leveraging Taxonomy Similarity for Next Activity Prediction in Patient Treatment
di: Kuhn, Martin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kuhn, Martin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Scaling Transformer to 1M tokens and beyond with RMT
di: Bulatov, Aydar, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Bulatov, Aydar, et al.
Pubblicazione: (2023)
Towards Learnable Anchor for Deep Multi-View Clustering
di: Wang, Bocheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Bocheng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unveiling the Inflexibility of Adaptive Embedding in Traffic Forecasting
di: Wang, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Wang, Hongjun, et al.
Pubblicazione: (2024)
Cautious Next Token Prediction
di: Wang, Yizhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Yizhou, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Accurate and Low-Parameter Machine Learning Architecture for Next Location Prediction
di: Jary, Calvin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Jary, Calvin, et al.
Pubblicazione: (2024)
Language models are better than humans at next-token prediction
di: Shlegeris, Buck, et al.
Pubblicazione: (2022)
di: Shlegeris, Buck, et al.
Pubblicazione: (2022)
Can We Predict Your Next Move Without Breaking Your Privacy?
di: Soni, Arpita, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Soni, Arpita, et al.
Pubblicazione: (2025)
Next-Token Prediction Should be Ambiguity-Sensitive: A Meta-Learning Perspective
di: Gagnon, Leo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Gagnon, Leo, et al.
Pubblicazione: (2025)
D-QRELO: Training- and Data-Free Delta Compression for Large Language Models via Quantization and Residual Low-Rank Approximation
di: Li, Junlin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Li, Junlin, et al.
Pubblicazione: (2026)
You only need 4 extra tokens: Synergistic Test-time Adaptation for LLMs
di: Xu, Yijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Yijie, et al.
Pubblicazione: (2025)
COMPACT: Common-token Optimized Model Pruning Across Channels and Tokens
di: Kwek, Eugene, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Kwek, Eugene, et al.
Pubblicazione: (2025)
An Innovative Next Activity Prediction Using Process Entropy and Dynamic Attribute-Wise-Transformer in Predictive Business Process Monitoring
di: Zare, Hadi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zare, Hadi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Controllable Exploration in Hybrid-Policy RLVR for Multi-Modal Reasoning
di: Huang, Zhuoxu, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Huang, Zhuoxu, et al.
Pubblicazione: (2026)
CoVeR: Conformal Calibration for Versatile and Reliable Autoregressive Next-Token Prediction
di: Chen, Yuzhu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yuzhu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Documenti analoghi
-
CreditAudit: 2$^\text{nd}$ Dimension for LLM Evaluation and Selection
di: Song, Yiliang, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Next-token pretraining implies in-context learning
di: Riechers, Paul M., et al.
Pubblicazione: (2025) -
Interpretable Next-token Prediction via the Generalized Induction Head
di: Kim, Eunji, et al.
Pubblicazione: (2024) -
SUN: Shared Use of Next-token Prediction for Efficient Multi-LLM Disaggregated Serving
di: Woo, Sunghyeon, et al.
Pubblicazione: (2026) -
Not all tokens are needed(NAT): token efficient reinforcement learning
di: Sang, Hejian, et al.
Pubblicazione: (2026)