在语言的世界里，我们从未停止探索。全球化的数字时代，机器翻译(Machine Translation,MT)已经成为连接不同语言和文化的桥梁。随着深度学习技术的迅猛发展，大语言模型在多语言处理任务中取得了显著的进展。然而，面对复杂多变的语言环境，如何提升模型的实时性和准确性依然面临诸多挑战。本月，语言桥申请的发明专利“一种面向机翻大语言模型的预推断式并行推理方法、装置及介质“获得授权，该专利技术由语言桥自主研发，旨在通过引入预推断token和并行翻译流程来提升模型翻译的效率和准确性。

　　

 

　　关于专利的细节问题

　　让我们一起来看看专业人士的解答!

　　核心技术解析

　　1.预推断Token生成

　　该过程始于对输入原文x的一次非自回归形式的快速推理。不同于传统的逐词生成方式，这里的大语言模型会一次性对译文y中每个位置的token进行随机猜测，形成初步的token序列。这一阶段的目标是在最短时间内产生一个大致的翻译框架，为后续步骤提供基础。

　　2.并行翻译执行

　　设当前迭代次数为t,在每次迭代中，系统将基于上一步骤(即首次预推断或前一次迭代的结果)得到的信息，同时处理多个token预测。此过程中，系统会计算并更新每个译文位置上的token,产生更加精确的并行结果。这种方式充分利用了现代计算设备的多核特性，实现了高效的并行化处理。

　　3.验证与修改

　　对于并行翻译产生的结果，系统将对其进行严格的验证和必要的调整。这一步骤确保了最终输出不仅速度快，而且质量高，能够满足实际应用中的严格要求。

　　4.缓存已有结果

　　为了进一步提高效率，系统会对已经完成翻译的部分进行缓存。当遇到相似或相同的输入时，可以直接调用缓存结果，避免重复计算，从而节省时间和资源。

　　应用前景

　　本发明通过集成预推断和并行翻译的方法，不仅为现有的机器翻译系统提供了强有力的性能提升手段，也为未来更复杂的跨语言交流场景打下了坚实的技术基础。无论是在实时在线服务还是离线批量处理任务中，都将展现出卓越的表现。未来，语言桥也将持续创新，期待形成更多高效、准确且人性

　　化的AI翻译解决方案，为用户提供最前沿的技术产品和服务体验。

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