Speculative Decoding Across Languages
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En 3 lignesLes chercheurs améliorent le speculative decoding multilingue en comparant trois stratégies : fine-tuning du modèle draft sur données spécifiques, fine-tuning sur corpus monolingues non annotés, et modèles n-gram. Évaluation sur 11 langues en traduction et génération d'histoires. Les modèles n-gram offrent les meilleurs accélérations malgré des taux d'acceptation plus faibles.Lire la source
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Résumé généré par Claude — vérifié par l'humain