本文介紹了BiTA，一種透過雙向調優和樹狀解碼技術加速大型語言模型（LLMs）產生速度的創新技術。它採用通用架構與可插拔設計，特別適用於聊天機器人等即時應用場景。 BiTA 的高效性體現在其在廣泛的生成任務測試中，實現了2.1×至3.3×的加速效果，並具備可調提示設計，使其易於應用於各種基於transformer的LLMs。
近年來，BiTA透過雙向調校和樹狀解碼技術創新，加速了大型語言模型（LLMs）的生成。採用通用架構與可插拔設計，特別適用於聊天機器人等即時應用。透過雙向調優和SAR草稿驗證，實現了對自迴歸語言模型的無損加速。研究發現，在廣泛的生成任務測試中，BiTA實現了2.1×至3.3×的印象深刻加速效果。其可調提示設計使其成為一種插即用的方法，可用於任何基於transformer的公開可存取的LLMs。BiTA技術的出現，為大型語言模型的應用帶來了顯著的效能提升，其高效性和易用性使其在未來具有廣闊的應用前景。 進一步的研究可以探索BiTA在更多類型的LLMs和應用程式場景中的效能表現，以及如何進一步優化其效率和可擴展性。