本研究提出BATON方法，通过动态调整批次，提高大型语言模型在批处理推理中的查询处理速度，效率提升至1.75倍。

本文介绍了一种利用少量示例进行上下文学习的方法，通过微调一个较小的模型来适应新领域和任务。该方法在神经机器翻译任务中展示了良好的适应能力，优于传统监督技术和大型语言模型。该方法还能够高效地进行批处理推理，并在翻译质量和即时适应率方面表现出色。

该文章介绍了一种利用少量示例进行培训的方法，使得小型语言模型能够在新领域和任务中进行上下文学习。该方法提高了翻译质量和适应率，优于传统监督技术和大型语言模型。同时，该方法还实现了高效的批处理推理。

本文介绍了一种利用少量示例进行培训的上下文学习方法，以在新领域和任务中适应模型。该方法在翻译质量和适应率方面优于传统监督技术和大型语言模型，并具有高效的批处理推理和重新生成特定术语的能力。

本文介绍了一种利用少量示例进行培训的上下文学习方法，以在新领域和任务中适应并提高翻译质量。该方法优于传统监督技术和大型语言模型，并具有高效的批处理推理和重新生成特定术语的能力。

本文介绍了一种利用少量示例进行培训的上下文学习方法，以在新领域和任务中适应模型。该方法在翻译质量和适应率方面优于传统监督技术和大型语言模型，并具有高效的批处理推理和重新生成特定术语的能力。

本文介绍了一种利用少量示例进行上下文学习的方法，通过微调一个较小的模型来适应神经机器翻译任务。该方法可以实现域自适应，比传统监督技术和大型语言模型的上下文学习更有效。

本文介绍了一种利用少量示例进行上下文学习的方法，通过微调一个较小的模型来适应神经机器翻译任务。该方法可以实现域自适应，并在翻译质量和即时适应率方面优于传统监督技术和大型语言模型。同时，该方法还可以实现高效的批处理推理。

本文介绍了一种利用少量示例进行上下文学习的方法，通过针对专门的培训目标进行微调，展示了一个更小的模型可以被训练用于执行上下文学习，在神经机器翻译的领域适应任务上进行了示例。该方法可以高效地进行批处理推理，并在翻译质量和即时适应率方面优于现有技术基线。