企业系统可在JVM中直接运行ONNX变换器模型，无需Python依赖。准确推理依赖于标记器与模型的对齐，架构师应将标记器视为版本化组件。ONNX Runtime支持CPU和GPU执行，确保可扩展性，简化AI集成，同时保持Java系统的可观察性和安全性。
该论文介绍了一种改进语言模型在其他语言上表现的方法，通过扩展标记器、初始化新词汇对应的嵌入，并使用基于凸包的初始化方法。实验结果显示，该方法在多语言环境下与其他复杂方法相媲美，证明即使使用简单的初始化方法，也能实现高效的大规模多语言持续预训练。
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