BriefGPT - AI 论文速递
·
自动生成巨大，快速生成：快速自回归解码的 LLM-to-SLM
💡
原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
该研究提出了一种混合方法，通过结合不同规模的语言模型来提高自回归解码的效率。该方法利用预先训练的冻结语言模型来编码提示标记，并使用生成的表示来引导较小的语言模型更高效地生成响应。与LLM相比，该方法在翻译和摘要任务中实现了高达4倍的速度提升，但只有1-2%的性能损失。
🎯
关键要点
- 该研究提出了一种混合方法，结合不同规模的语言模型以提高自回归解码的效率。
- 方法利用预先训练的冻结语言模型来编码提示标记。
- 生成的表示用于引导较小的语言模型更高效地生成响应。
- 与大型语言模型（LLM）相比，该方法在翻译和摘要任务中实现了高达4倍的速度提升。
- 该方法仅导致1-2%的性能损失。
➡️
