隨著人工智能的發展，大型語言模型(LLM)的應用越來越廣泛，但目前的推理方式仍然存在不少局限性。傳統的自回歸生成方式需要逐個生成 token，效率較低且無法充分利用現代硬件的并行計算能力。為了解決這一問題，卡耐基梅隆大學(CMU)與英偉達的研究團隊推出了一種名為 Multiverse 的新型生成模型，旨在實現原生并行生成，從根本上改變我們對 LLM 推理的理解。

　　Multiverse 并不僅僅是加快生成速度，而是重新思考了模型的架構。研究者們發現，當前主流的大語言模型在生成過程中其實暗含了一種并行性。通過這一發現，Multiverse 框架采用了類似 MapReduce 的結構，將生成過程分為三個階段:任務的自適應分解、子任務的并行執行，以及無損結果的合并。這樣的設計能夠充分發揮計算資源的潛力，實現更高效的推理過程。

　　根據實驗數據顯示，Multiverse-32B 模型在相同的上下文長度下，性能較自回歸模型提高了近2%。這表明 Multiverse 不僅在速度上有顯著提升，還在擴展性上表現優越，能夠在不同的批量大小下實現最高兩倍的速度提升。為了讓這一成果能夠更廣泛應用，研究團隊還開源了整個 Multiverse 生態系統，包括數據、模型權重和訓練細節，方便其他研究者進行進一步探索。

　　在實際應用中，Multiverse 能夠根據生成需求靈活調整，并通過一種專用的控制標簽實現順序與并行生成的動態切換，確保生成內容的連貫性和邏輯性。這項技術的推出無疑為自然語言處理領域注入了新的活力，讓我們期待它在實際應用中的表現。