在語言的世界里，我們從未停止探索。全球化的數(shù)字時(shí)代，機(jī)器翻譯(Machine Translation,MT)已經(jīng)成為連接不同語言和文化的橋梁。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的迅猛發(fā)展，大語言模型在多語言處理任務(wù)中取得了顯著的進(jìn)展。然而，面對(duì)復(fù)雜多變的語言環(huán)境，如何提升模型的實(shí)時(shí)性和準(zhǔn)確性依然面臨諸多挑戰(zhàn)。本月，語言橋申請(qǐng)的發(fā)明專利“一種面向機(jī)翻大語言模型的預(yù)推斷式并行推理方法、裝置及介質(zhì)“獲得授權(quán)，該專利技術(shù)由語言橋自主研發(fā)，旨在通過引入預(yù)推斷token和并行翻譯流程來提升模型翻譯的效率和準(zhǔn)確性。

　　關(guān)于專利的細(xì)節(jié)問題

　　讓我們一起來看看專業(yè)人士的解答!

　　核心技術(shù)解析

　　1.預(yù)推斷Token生成

　　該過程始于對(duì)輸入原文x的一次非自回歸形式的快速推理。不同于傳統(tǒng)的逐詞生成方式，這里的大語言模型會(huì)一次性對(duì)譯文y中每個(gè)位置的token進(jìn)行隨機(jī)猜測，形成初步的token序列。這一階段的目標(biāo)是在最短時(shí)間內(nèi)產(chǎn)生一個(gè)大致的翻譯框架，為后續(xù)步驟提供基礎(chǔ)。

　　2.并行翻譯執(zhí)行

　　設(shè)當(dāng)前迭代次數(shù)為t,在每次迭代中，系統(tǒng)將基于上一步驟(即首次預(yù)推斷或前一次迭代的結(jié)果)得到的信息，同時(shí)處理多個(gè)token預(yù)測。此過程中，系統(tǒng)會(huì)計(jì)算并更新每個(gè)譯文位置上的token,產(chǎn)生更加精確的并行結(jié)果。這種方式充分利用了現(xiàn)代計(jì)算設(shè)備的多核特性，實(shí)現(xiàn)了高效的并行化處理。

　　3.驗(yàn)證與修改

　　對(duì)于并行翻譯產(chǎn)生的結(jié)果，系統(tǒng)將對(duì)其進(jìn)行嚴(yán)格的驗(yàn)證和必要的調(diào)整。這一步驟確保了最終輸出不僅速度快，而且質(zhì)量高，能夠滿足實(shí)際應(yīng)用中的嚴(yán)格要求。

　　4.緩存已有結(jié)果

　　為了進(jìn)一步提高效率，系統(tǒng)會(huì)對(duì)已經(jīng)完成翻譯的部分進(jìn)行緩存。當(dāng)遇到相似或相同的輸入時(shí)，可以直接調(diào)用緩存結(jié)果，避免重復(fù)計(jì)算，從而節(jié)省時(shí)間和資源。

　　應(yīng)用前景

　　本發(fā)明通過集成預(yù)推斷和并行翻譯的方法，不僅為現(xiàn)有的機(jī)器翻譯系統(tǒng)提供了強(qiáng)有力的性能提升手段，也為未來更復(fù)雜的跨語言交流場景打下了堅(jiān)實(shí)的技術(shù)基礎(chǔ)。無論是在實(shí)時(shí)在線服務(wù)還是離線批量處理任務(wù)中，都將展現(xiàn)出卓越的表現(xiàn)。未來，語言橋也將持續(xù)創(chuàng)新，期待形成更多高效、準(zhǔn)確且人性

　　化的AI翻譯解決方案，為用戶提供最前沿的技術(shù)產(chǎn)品和服務(wù)體驗(yàn)。

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