In diesem Artikel wird BiTA vorgestellt, eine innovative Technologie, die die Generierung großer Sprachmodelle (LLMs) durch bidirektionale Optimierung und Baumdekodierungstechnologie beschleunigt. Es verfügt über eine universelle Architektur und ein steckbares Design und eignet sich besonders für Echtzeit-Anwendungsszenarien wie Chatbots. Die Effizienz von BiTA spiegelt sich in der Erzielung von 2,1- bis 3,3-fachen Beschleunigungseffekten in einer Vielzahl von Erzeugungsaufgabentests wider, und sein anpassbares Hinweisdesign erleichtert die Anwendung auf verschiedene transformatorbasierte LLMs.
In den letzten Jahren hat BiTA die Generierung großer Sprachmodelle (LLMs) durch technologische Innovationen in der bidirektionalen Abstimmung und Baumdekodierung beschleunigt. Durch die universelle Architektur und das steckbare Design eignet es sich besonders für Echtzeitanwendungen wie Chatbots. Durch bidirektionale Optimierung und SAR-Entwurfsüberprüfung wird eine verlustfreie Beschleunigung des autoregressiven Sprachmodells erreicht. Die Studie ergab, dass BiTA beim Testen an einem breiten Spektrum von Erzeugungsaufgaben beeindruckende Geschwindigkeitssteigerungen von 2,1- bis 3,3-fach erzielte. Sein anpassbares Hinweisdesign macht es zu einer Plug-and-Play-Methode, die mit allen öffentlich zugänglichen transformatorbasierten LLMs verwendet werden kann.Das Aufkommen der BiTA-Technologie hat zu erheblichen Leistungsverbesserungen bei der Anwendung großer Sprachmodelle geführt. Aufgrund ihrer Effizienz und Benutzerfreundlichkeit bietet sie umfassende zukünftige Anwendungsaussichten. Weitere Forschungen könnten die Leistung von BiTA in weiteren Arten von LLMs und Anwendungsszenarien untersuchen und untersuchen, wie sich seine Effizienz und Skalierbarkeit weiter optimieren lassen.