本文介绍了BiTA，一种通过双向调优和树状解码技术加速大型语言模型（LLMs）生成速度的创新技术。它采用通用架构与可插拔设计，特别适用于聊天机器人等实时应用场景。BiTA 的高效性体现在其在广泛的生成任务测试中，实现了2.1×至3.3×的加速效果，并具备可调提示设计，使其易于应用于各种基于transformer的LLMs。
近年来，BiTA通过双向调优和树状解码技术创新，加速了大型语言模型（LLMs）的生成。采用通用架构与可插拔设计，特别适用于聊天机器人等实时应用。通过双向调优和SAR草稿验证，实现了对自回归语言模型的无损加速。研究发现，在广泛的生成任务测试中，BiTA实现了2.1×至3.3×的印象深刻加速效果。其可调提示设计使其成为一种插即用的方法，可用于任何基于transformer的公开可访问的LLMs。BiTA技术的出现，为大型语言模型的应用带来了显著的性能提升，其高效性和易用性使其在未来具有广阔的应用前景。 进一步的研究可以探索BiTA在更多类型的LLMs和应用场景中的性能表现，以及如何进一步优化其效率和可扩展性。