В этой статье представлена BiTA — инновационная технология, которая ускоряет создание больших языковых моделей (LLM) посредством двунаправленной настройки и технологии древовидного декодирования. Он имеет универсальную архитектуру и подключаемый дизайн и особенно подходит для сценариев приложений реального времени, таких как чат-боты. Эффективность BiTA отражается в достижении эффекта ускорения от 2,1× до 3,3× в широком диапазоне тестов задач генерации, а его регулируемый дизайн подсказок позволяет легко применять его к различным LLM на основе трансформаторов.
В последние годы BiTA ускорила создание больших языковых моделей (LLM) за счет технологических инноваций в двунаправленной настройке и древовидном декодировании. Благодаря универсальной архитектуре и подключаемому дизайну он особенно подходит для приложений реального времени, таких как чат-боты. Благодаря двусторонней настройке и проверке проекта SAR достигается ускорение авторегрессионной языковой модели без потерь. Исследование показало, что BiTA добилась впечатляющего ускорения от 2,1× до 3,3× при тестировании на широком спектре задач генерации. Его настраиваемая конструкция подсказок делает его методом plug-and-play, который можно использовать с любыми общедоступными LLM на основе трансформатора.Появление технологии BiTA привело к значительному повышению производительности применения больших языковых моделей. Ее эффективность и простота использования открывают широкие перспективы применения в будущем. Дальнейшие исследования могут изучить производительность BiTA в других типах LLM и сценариях приложений, а также способы дальнейшей оптимизации ее эффективности и масштабируемости.