이 기사에서는 양방향 튜닝 및 트리 디코딩 기술을 통해 LLM(대형 언어 모델) 생성을 가속화하는 혁신적인 기술인 BiTA를 소개합니다. 범용 아키텍처와 플러그형 디자인을 채택했으며 특히 챗봇과 같은 실시간 애플리케이션 시나리오에 적합합니다. BiTA의 효율성은 광범위한 생성 작업 테스트에서 2.1배 ~ 3.3배의 가속 효과 달성에 반영되며 조정 가능한 힌트 설계를 통해 다양한 변압기 기반 LLM에 쉽게 적용할 수 있습니다.
최근 몇 년 동안 BiTA는 양방향 튜닝 및 트리 디코딩 분야의 기술 혁신을 통해 LLM(대형 언어 모델) 생성을 가속화했습니다. 범용 아키텍처와 플러그형 디자인을 채택하여 특히 챗봇과 같은 실시간 애플리케이션에 적합합니다. 양방향 조정 및 SAR 초안 검증을 통해 자동 회귀 언어 모델의 무손실 가속이 달성됩니다. 연구에 따르면 BiTA는 다양한 생성 작업에 대해 테스트했을 때 2.1배에서 3.3배까지 인상적인 속도 향상을 달성한 것으로 나타났습니다. 조정 가능한 힌트 디자인 덕분에 공개적으로 액세스할 수 있는 모든 변환기 기반 LLM과 함께 사용할 수 있는 플러그 앤 플레이 방법이 됩니다.BiTA 기술의 출현으로 인해 대규모 언어 모델의 적용 성능이 크게 향상되었으며 효율성과 사용 용이성으로 인해 향후 광범위한 적용 가능성이 있습니다. 추가 연구를 통해 더 많은 유형의 LLM 및 애플리케이션 시나리오에서 BiTA의 성능과 효율성 및 확장성을 더욱 최적화하는 방법을 탐색할 수 있습니다.