語言橋AI創(chuàng)新實驗室12月技術時訊

2024-12-26 16:08:54

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

　　關于專利的細節(jié)問題

　　讓我們一起來看看專業(yè)人士的解答!

　　核心技術解析

　　1.預推斷Token生成

　　該過程始于對輸入原文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一次性對譯文y中每個位置的token進行隨機猜測，形成初步的token序列。這一階段的目標是在最短時間內產生一個大致的翻譯框架，為后續(xù)步驟提供基礎。

　　2.并行翻譯執(zhí)行

　　設當前迭代次數(shù)為t,在每次迭代中，系統(tǒng)將基于上一步驟(即首次預推斷或前一次迭代的結果)得到的信息，同時處理多個token預測。此過程中，系統(tǒng)會計算并更新每個譯文位置上的token,產生更加精確的并行結果。這種方式充分利用了現(xiàn)代計算設備的多核特性，實現(xiàn)了高效的并行化處理。

　　3.驗證與修改

　　對于并行翻譯產生的結果，系統(tǒng)將對其進行嚴格的驗證和必要的調整。這一步驟確保了最終輸出不僅速度快，而且質量高，能夠滿足實際應用中的嚴格要求。

　　4.緩存已有結果

　　為了進一步提高效率，系統(tǒng)會對已經完成翻譯的部分進行緩存。當遇到相似或相同的輸入時，可以直接調用緩存結果，避免重復計算，從而節(jié)省時間和資源。

　　應用前景

　　本發(fā)明通過集成預推斷和并行翻譯的方法，不僅為現(xiàn)有的機器翻譯系統(tǒng)提供了強有力的性能提升手段，也為未來更復雜的跨語言交流場景打下了堅實的技術基礎。無論是在實時在線服務還是離線批量處理任務中，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、準確且人性

　　化的AI翻譯解決方案，為用戶提供最前沿的技術產品和服務體驗。

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