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(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)中取得了顯著的進展。然而,面對復(fù)雜多變的語言環(huán)境,如何提升模型的實時性和準(zhǔn)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(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(biāo)是在最短時間內(nèi)產(chǎn)生一個大致的翻譯框架,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,同時處理多個token預(yù)測。此過程中,系統(tǒng)會計算并更新每個譯文位置上的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)代計算設(shè)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(chǎn)生的結(jié)果,系統(tǒng)將對其進行嚴(yán)格的驗證和必要的調(diào)整。這一步驟確保了最終輸出不僅速度快,而且質(zhì)量高,能夠滿足實際應(yīng)用中的嚴(yán)格要求。

  4.緩存已有結(jié)果

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

  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(fù)雜的跨語言交流場景打下了堅實的技術(shù)基礎(chǔ)。無論是在實時在線服務(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。

  了解更多,可掃碼關(guān)注“語言橋之聲”公眾號

  

 

  或直接復(fù)制數(shù)譯科技官網(wǎng)地址:

  www.dtranx.com

  在線體驗更多數(shù)譯產(chǎn)品