Улучшение эффективности выводов LLM в многоязычных средах
Проблема
При развертывании LLM в многоязычных контекстах возникает проблема высокого времени вывода. Это связано с различиями в токенизации и размерах словарей между языками, что замедляет отклик LLM и увеличивает вычислительные затраты.
Решение
Исследователи предложили инновационный подход к многоязычной спекулятивной декодировке, используя стратегию предварительного обучения и донастройки. Этот метод позволяет ускорить процесс перевода и обеспечить точность выводов.
Результаты
Эксперименты показали значительное снижение времени вывода LLM в среднем в 1,89 раза по сравнению со стандартными методами авторегрессивного декодирования. Предложенный подход продемонстрировал ускорение в 2,42 раза при переводе между некоторыми языковыми парами, такими как немецкий-английский и французский-английский.
