总结：大模型推理优化策略

yu
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2024-10-22
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总结：大模型推理优化策略

堆叠 Transformer 层来创建大型模型可以带来更好的准确性、少样本学习能力，甚至在各种语言任务上具有接近人类的涌现能力。这些基础模型的训练成本很高，并且在推理过程中可能会占用大量内存和计算资源（经常性成本）。当今最流行的大型语言模型 (LLM) 的参数大小可以达到数百到数千亿，并且根据用例，可能需要摄取长输入（或上下文），这也会增加费用。这篇文章讨论了LLM推理中最紧迫的挑战，以及一些实用的解决方案。读者应该对 Transformer 架构和一般的注意力机制有基本的了解。

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