本文讨论了在多语言环境中部署大语言模型时的推理时间限制,并介绍了使用推测解码的助理模型的训练方法。通过有针对性的预训练和微调策略,优化了专门针对语言的草拟模型,显著减少了推理时间。验证了这些模型在推理时间、领域外优化和GPT-4o评估方面的效果。
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