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深度学习当然言语处理 原创作家：fanmetasy
大模子由于其在各式任务中的出色阐发而引起了平凡的体恤。然则，大模子推理的多量谋划和内存需求对其在资源受限场景的部署提议了挑战。业内一直在致力开发旨在提无际模子推理遵循的工夫。本文对现存的对于高效大模子推理的文件进行了全面的综述总结。来源分析了大模子推理遵循低下的主要原因，即大模子参数范围、介怀力谋划操的二次复杂度作和自转头解码方法。然后，引入了一个全面的分类法，将现存优化做事差别为数据级别、模子级别和系统级别的优化。此外，本文还对要道子领域的代表性方法进行了对比实验，以及分析并给出一定的观点。终末，对有关做事进行总结，并对畴昔的连络办法进行了筹商。
论文：A Survey on Efficient Inference for Large Language Models地址：https://arxiv.org/abs/2404.14294
1 Introduction连年来，大模子受到了学术界和工业界的平凡体恤。
LLM领域经验了权贵的增长和权贵的成就。很多开源llm照旧出现，包括gpt-系列(GPT-1， GPT-2和GPT-3)， OPT， lama系列(LLaMA ， LLaMA 2，BaiChuan 2 ，Vicuna， LongChat)， BLOOM， FALCON， GLM和Mtaistral[12]，他们用于学术连络和交易落地。大模子的生效源于其处理各式任务的顽强才智，如神经言语清爽(NLU)、神经言语生成(NLG)、推理和代码生成[15]，从而结束了ChatGPT、Copilot和Bing等有影响力的应用法子。越来越多的东说念主合计[16]LMM士的崛起和取得的成就标志着东说念主类向通用东说念主工智能(AGI)迈进了一大步。
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图1：大模子部署挑战然则，LLM的部署并不老是很顺利。如图1所示，在推理过程中，使用LLM日常需要更高的谋划本钱，内存拜访本钱和内存占用。（根柢原因分析见Sec. 2.3）在资源受限的场景中，推理遵循也会责难（如，延伸，迷糊量，功耗和存储）。这对LLM在终局以及云场景这两方面的应用带来了挑战。例如，高大的存储需求使得在个东说念主条记本电脑上部署70B参数目的模子来用于赞助开发是不切推行的。此外，如果将LLM用于每一个搜索引擎央求，那么低迷糊量将带来高大的本钱，从而导致搜索引擎利润的大幅减少。
交运的是，多量的工夫照旧被提议来，以结束LLM的有用推理。为了取得对现存连络的全面了解，并激励进一步的连络，著述对面前现存的LLM高效推理做事禁受了分级分类和系统总结。具体来说，将现存做事差别组织为数据级别、模子级别和系统级别的优化。此外，著述对要道子领域内的代表性方法进行了实验分析，以平静常识，提供推行性建议并为畴昔的连络致力提供率领。
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表1：综述对比面前，综述[17],[18],[19],[20],[21],[22]均触及LLM领域。这些综述主要汇聚在LLM遵循的不同方面，但提供了进一步创新的契机。Zhu等[17],Park等[18]和Wang等。[19]将综述的要点放在，模子压缩工夫上，是模子级别的优化。Ding等[20]将数据和模子架构行为连络要点。Miao等[21]从机器学习系统(MLSys)连络的角度连络LLM的有用推理。比较之下，本文提供了一个更全面的连络范围，在三个端倪上处治优化：数据级别、模子级别和系统级别，同期也囊括了最近的连络做事。而Wan等[22]和Xu等[23]也对高效LLM连络进行了全面综述。基于在几个要道的子领域如模子量化和模子server端中进行的实验分析，本文通过整合对比实验，提供推行的观点和建议。如表1所示，展示了各式综述之间的比较。
本文行文结构差别如下：第二章先容了LLMs的基本见地和常识，并对LLMs推理过程中遵循瓶颈进行了详备的分析。第三章展示了本文提议的分类法。第四章到第六章从三个不同优化级别分别对有关做事进行展示筹商。第七章针对几个要道的应用场景进行更平凡的筹商。第八章总结本综述的要道孝敬。
2 Preliminaries2.1 transformer架构的LLM言语建模行为言语模子的基本功能，包括对单词序列概率进行建模并预计后续单词的概率漫衍。连年来连络东说念主员发现增多言语模子范围不仅提高了言语建模才智，除了传统的NLP任务以外，还产生了处理更复杂任务的才智[24]，这些范围更大的言语模子是被称为大模子(LLMs)。
主流大模子是基于Transformer架构[25]遐想的。典型的transformer架构的模子由数个堆叠的transformer block组成。日常，一个transformer block由一个多头自介怀力（MHSA）模块，一个前馈神经集合（FFN）和一个LayerNorm（LN）层组成。每个transformer block采纳前一个transformer block的输出特征，并将其行为输入，并将特征串行送进每个子模块中，终末输出。超越的是，在第一个transformer block前，需要用一个tokenizer将传统的输入语句挪动为token序列，并紧接着使用一个embedding层将token序列挪动为输入特征。且一个额外的位置embedding被加入到输入特征中，来对输入token序列的token纪律进行编码。
Transformer架构的中枢是自介怀力机制，其在多头自介怀力（MHSA）模块被使用。MHSA模块对输入进行线性变换，得到了Q，K，V向量，如公式(1)所示：
其中为输入特征，为第个介怀力头的变换矩阵。接着自介怀力操作被应用于每个（）元组并得到第个介怀力头的特征，如公式(2)所示：
其中是query(key)的维度。自介怀力谋划包含矩阵乘法，其谋划复杂度是输入长度的二次方。终末，MHSA模块将通盘介怀力头的特征进行拼接，并对他们作念映射矩阵变换，如公式(3)所示：
其中是映射矩阵。自介怀力机制可以让模子识别不同输入部分的症结性，而无须去辩论距离，也已就此可以取得输入语句的长距离依赖以及复杂的关系。
FFN行为transformer block的另一个症结模块，被设立在多头自介怀力（MHSA）模块之后，且包含两个使用非线性激活函数的。其采纳MHSA模块的输出特征如公式（4）所示，进行谋划：
其中，和为两个线性层的权重矩阵，为激活函数。
2.2 大模子推理过程最受迎接的大模子，如，decoder-only架构的大模子日常禁受自转头的方式生成输出语句，自转头的方式是逐token的进行输出。在每一次生成步中，大模子将曩昔的全部token序列行为输入，包括输入token以及刚刚生成的token，并生成下一个token。跟着序列长度的增多，生过文本这一过程的时代本钱也权贵藏家。为了处治这个问题，一个要道工夫，key-value（KV）缓存被提议来，用于加速文本生成。
KV缓存工夫，包括在多头自介怀(MHSA)块内，存储和复用前边的token对应的key 向量(K)和value向量(V)。此项工夫在大模子推理以中得到了平凡的应用，因为其对文本生成延伸结束了高大的优化。基于此项工夫，大模子的推理过程可以差别为两个阶段：
①prefilling阶段：大模子谋划并存储原始输入token的KV缓存，并生成第一个输出token，如图2（a）所示
②decoding阶段：大模子应用KV 缓存一一输出token，并用腾达成的token的K，V（键-值）对进行KV缓存更新。
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图2：KV缓存工夫在大模子推理中应用旨趣暗意图图片
如图3所示，展示了进步推理遵循的要道谋划。对于横轴Latency(延伸，在预填充（prefilling）阶段，将first token latency记作生成第一个token的时代；在decoding阶段，将per-output token latency记作生成一个token的平均时代。此外，generation latency表现输出通盘token序列的时代。对于纵轴Memory（内存），model size被用来表现存储模子权重所需要的内存大小以及KV cache size代表存储存储KV缓存的内存大小。此外，peak memory代表在生成工程中需要占用的最大内存。其梗概为model size与KV cache size之和。对模子权重和KV缓存的内存和。裁撤延伸和内存中，迷糊量（throughput）亦然大模子推理服务系统中的一个平凡使用的谋划。token throughput表现每秒生成的token数目，request throughput表现每秒完成的央求数。
2.3 推理遵循分析在资源受限的场景中，部署大模子并保抓其推理遵循以及性能对于工业界和科研及都是高大的挑战。例如，对有700亿参数目的LLaMA-2-70B进行部署，以FP16数据模式对其权重进行加载需要140GB显存（VRAM），进行推理需要至少6张 RTX 3090Ti GPU（单卡显存24GB）或者2张NVIDIA的A100 GPU（单卡显存80GB）。在推理延伸方面，2张NVIDIA的A100 GPU上生成一个token需要100毫秒。因此，生成一个具非凡百个token的序列需要朝上10秒。裁撤内存占用和推理延伸，迷糊量以及动力电量的销耗都需要被辩论。大模子推理过程中，三个症结成分将很大程度上影响上述谋划。谋划本钱（computational cost），内存拜访本钱（memory access cost）和内存使用（memory usage）。大模子推理低遵循的根柢原因需要体恤三个要道成分：
①Model Size：主流大模子日常包含数十亿致使万亿的参数。例如，LLaMA-70B模子包括700亿参数，而GPT-3为1750亿参数。在推理过程中，模子大小对谋划本钱、内存拜访本钱和内存使用产生了权贵影响。
②Attention Operation：如2.1和2.2中所述，prefilling阶段中，自介怀操作的谋划复杂度为输入长度的2次方，因此输入长度的增多，谋划本钱、内存拜访本钱和内存使用都会权贵增多。
③Decoding Approach：自转头解码是逐token的进行生成。在每个decoding step，通盘模子权重都来自于GPU芯片的片下HBM，导致内存拜访本钱高大。此外，KV缓存跟着输入长度的增长而增长，可能导致内存分散和不章程内存拜访。
3 TAXONOMY上述部分呈报了影响大模子推感性能的要道成分，如谋划本钱、内存拜访本钱和内存使用，并进一步分析了根柢原因：Model Size、Attention Operation和Decoding Approach。很多连络从不同的角度对优化推理遵循进行了致力。通过挂念和总结这些连络，著述将它们分为三个级别的优化，即：数据级别优化、模子级别优化和系统级别优化(如图4所示)：
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图4：大模子推感性能优化分类数据级别优化：即通过优化输入prompt（例如，输入压缩)或者更好的组织输出内容（例如，输出组织）。这类优化日常不会改变原来的模子，因此莫得奋斗的模子西席本钱(其中，可能需要对一丝的赞助模子进行西席,但与西席大模子的本钱比较，这个本钱可以被忽略)。模子级别优化：即在模子推理时，通过遐想一个有用的模子结构（如有用的结构遐想）或者压缩预西席模子（如模子压缩）来优化推理遵循。优化第一种优化日常需要富贵的预西席或一丝的微调来保留或者回复模子才智的本钱，而第二种典型的会给模子性能带来赔本。系统级别优化：即优化推理引擎或者服务系统。推理引擎的优化不需要进行模子西席，服务系统的优化对于模子性能而言更是无损的。此外，著述还在章节6.3中队硬件加速遐想进行了随意的先容。4.数据级别优化数据级别的优化本年来的做事可以差别为两类，如优输入压缩或者输出组织。输入压缩工夫顺利裁减了模子的输入长度来减少推理赔本。同期输出组织工夫通过组织输出内容的结构来结束批量(并行)推理，此方法可以进步硬件应用率和责难模子的生成延伸。
4.1输入压缩在大模子的推行应用中，提醒词prompt至关症结，很多做事都提议了遐想提醒词的新方法，它们在实践中均展示出用心遐想的提醒可以开释大模子的性能。例如，高下文体习（In-Context Learning）建议在prompt中包含多个有关示例，这种方法能够饱读动大模子去进行类比学习。念念维链（Chain-of-Thought， COT）工夫则是在高下文的示例中加入一系列中间的推理方法，用于匡助大模子进行复杂的推理。然则，这些提醒词上的有关手段不可幸免地会导致提醒词更长，这是一个挑战，因为谋划本钱和内存使用在prefilling时代会二次增长(如2.3节所示)。
为了处治这个问腿输入prompt压缩工夫被提议来用于裁减提醒词长度且分歧大模子的回答质料组成权贵性影响。在这一工夫方面，有关连络可分为四个方面，如图5所示：提醒词剪辑（prompt pruning），提醒词总结（prompt summary），基于提醒词的软压缩（soft prompt-based compression）和检索增强生成（retrieval augmented generation， RAG）。
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图5：大模子输入压缩方法分类4.1.1 提醒词剪辑（prompt pruning）提醒词剪辑的中枢念念想是从输入prompt中基于预界说或者学习到的要道性谋划中去在线去除不症结的token，语句或者文档。DYNAICL提议对给定输入，动态地深信高下文示例的最优数目，通过一个西席好的基于大模子的controller。Selective Context这篇论文提议将token合并为数个单位，接着使用一个基于self-information谋划（如，negative log likelihood）的单位级别地prompt剪辑。STDC论文基于解析树进行提醒词剪辑，其迭代地删除在剪辑后导致最小性能下落的短语node。PCRL论文引入了一种基于强化学习的token级别的剪辑决策。PCRL背后的中枢念念想是通过将诚挚度和压缩比组合到奖励函数中来西席一个计策大模子。诚挚度是通过谋划经过剪辑后的输出提醒符和原始提醒词之间的相似度来计算的。RECOMP方法结束了一种句子级别剪辑计策来压缩用于检索增强言语模子(Retrieval-Augmented Language Models， RALMs)的提醒。该方法包括使用预西席的encoder将输入问题和文档编码为latent embedding。然后，它笔据文档embedding与问题embedding的相似度决定要去除哪些文档。LLMLingua引入了一种粗到细的剪枝决策，用于prompt压缩。率先，它推广示范级别的剪辑，然后笔据困惑度推广token级别的剪辑。为了提高性能，LLMLingua提议了一个预算左右器，在提醒词的不同部分之间动态分派剪辑预算。此外，它应用迭代式的token级的压缩算法来处治由条目孤立性假定引入的不准确性。LLMLingua还禁受了一种漫衍对皆计策，将办法大模子的输出漫衍与用于困惑度谋划的较小大模子进行对皆。LongLLMLingua[41]在LLMLingua的基础上进行了一些加强:(1)它应用以输入问题为条目的困惑度行为提醒词剪辑的谋划。(2)它为不同的演示分派不同的修剪比例，并笔据其谋划值在最终提醒词内从新排序。(3)基于反应恢规复始内容。CoT-Influx引入了一种使用强化学习对念念维链(CoT)提醒词进行粗到细粒度剪辑的方法。具体来说，它会先剪辑去除不症结的示例，然后在剩下的示例中陆续删除不症结的token。
4.1.2 提醒词总结（prompt summary）提醒词总结的中枢念念想是在保抓相似的语义信息的前提下，将原有提醒词浓缩为更短的总结。这些工夫还可以行为提醒词的在线压缩方法。与前边提到的保留未剪辑标记的提醒词剪辑工夫不同，这一瞥方法将通盘提醒符篡改为总结。RECOMP[34]引入了一个抽象压缩器（Abstractive Compressor），其将输入问题和检索到的文档行为输入，生成一个浮浅的提要。具体来说，它从大范围的大模子中索求轻量级压缩器来进行总结做事。SemanticCompression提议了一种语义压缩方法。它来源将文分内解成句子。然后，它笔据主题将句子分组，然后总结每组中的句子。
4.1.3 基于提醒词的软压缩（Soft Prompt-based Compression）这种压缩工夫的中枢念念想是遐想一个比原始提醒词短得多的软提醒词，行为大模子的输入。软提醒词被界说为一系列可学习的连气儿token。有些工夫对固定前缀的提醒词(如系统提醒词、特定任务提醒词)禁受脱机压缩。例如，PromptCompression西席软提醒来模拟预定的系统提醒词。该方法包括在输入token之前添加几个软token，并允许在反向传播时代对这些软token进行调整。在对提醒数据集进行微调之后，软token序列充任软提醒词。Gisting引入了一种方法，使用前缀词调优将特定任务的提醒词压缩为一组浮浅的gist token。鉴于特定任务的提醒会因任务而异，前缀词调优将针对每个任务单独使用。为了提高遵循，Gisting进一步引入了一种元学习方法，用于预计新的未见过的gist token基于先前任务中的的gist token。
其他工夫对每个新的输入提醒词进行在线压缩。例如，AutoCompressors西席一个预西席的言语模子，通过无监督学习将提醒词压缩成总结向量。ICAE西席了一个自动编码器将原始高下文压缩到短记挂槽中。具体来说，ICAE禁受稳妥LoRA的大模子行为编码器，并使用办法大模子行为解码器。在输入token之前添加一组记挂token并将其编码到记挂槽中。
4.1.4 检索增强生成（retrieval augmented generation， RAG）检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)旨在通过整合外部常识来源来提无际模子回答的质料。RAG也可以看作是在处理多量数据时提高推理遵循的一种工夫。RAG莫得将通盘信息合并到一个过长的prompt中，而是将检索到的有关信息添加到原始提醒符中，从而确保模子在权贵减少提醒词长度的同期采纳到必要的信息。FLARE使用对行将到来的句子的预计来主动决定何时以及检索什么信息。REPLUG将大模子视为一个黑盒，并使用可调检索模子对其进行引申。它将检索到的文档添加到冻结的黑盒大模子的输入中，并进一步应用大模子来监督检索模子。Self-RAG通过检索和自我反念念来提无际模子的质料和确切性。它引入了反馈token，使大模子在推理阶段可控。
4.2 输出组织（Output Organization）传统的大模子的推理过程是皆备纪律生成的，这会导致多量的时代销耗。输出组织工夫旨在通过组织输出内容的结构来(部分地)结束并行化生成。
念念维骨架(Skeleton-of-Thought, SoT)是这个办法的前驱。SoT背后的中枢念念想是应用大模子的新兴才智来对输出内容的结构进行缠绵。具体来说，SoT包括两个主要阶段。在第一阶段(即框架阶段)，SoT率领大模子使用预界说的“框架提醒词”生成谜底的简明框架。例如，给定一个问题，如“中国菜的典型类型是什么?”，这个阶段的输出将是一个菜的列表(例如，面条，暖锅，米饭)，莫得详备的形容。然后，在第二阶段(即点扩展阶段)，SoT率领大模子使用“点扩展提醒符”来同期扩展骨架中的每个点，然后将这些拓展联贯起来最终形成终末谜底。当应用于开源模子时，可以通过批推理推广点扩展，这可以进步硬件应用率，并在使用沟通的谋划资源的前提下减少总体生成延伸，以减少额外的谋划。SoT的推理历程展示如图6所示：
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由于额外的提醒词(如骨架提醒词和点扩展提醒词)带来的支出，SoT筹商了在点扩展阶段跨多个点来分享全球提醒词前缀的KV缓存的可能性。此外，SoT使用路由模子来决定SoT是否妥贴应用于特定的问题，目的是将其截止在合适的情况下使用。罢了，SoT在最近发布的12个大模子上 结束了高达2.39倍的推理加速，并通过提高谜底的千般性和有关性来提高谜底质料。
SGD进一步扩展了SoT的念念想，其将子问题点组织成一个有向无环图(DAG)，并在一个回合内并行地回答逻辑孤立的子问题。与SoT肖似，SGD还应用大模子的新兴才智，通过提供我方制作的提醒词和几个示例来生成输出结构。SGD放宽了不同点之间严格的孤立性假定，以提高谜底的质料，超越是对于数学和编码问题。与SoT比较，SGD优先辩论谜底质料而不是速率。此外，SGD引入了一个自稳妥的模子聘请方法，来笔据其猜度的复杂性为每个子问题分派最优模子大小，从而进一步提高遵循。
APAR禁受了与SoT肖似的念念想，应用大模子输出特殊的左右token(如 ，[fork])来自动动态的触发并行解码。为了有用地应用输出内容中固有的可并行化结构并准确地生成左右token，APAR对大模子进行了微调，这些大模子是用心遐想的数据上进行的，这些数据是在特定树结构中形成的。因此，APAR在基准测试中结束1.4到2.0倍的平均加速，且对谜底质料的影响可以忽略不计。此外，APAR将他们的解码方法与推测解码工夫(如Medusa)和推理框架(如vLLM)结合，来进一步创新推理延伸和系统迷糊量。
SGLang在Python 特征原语中引入了一种领域特定言语(DSL)，其能够活泼地促进大模子编程。SGLang的中枢念念想是自动分析各式生成调用之间的依赖关系，并在此基础上进行批量推理和KV缓存分享。使用该言语，用户可以莽撞结束各式提醒词计策，并从SGLang的自动遵循优化(如SoT，ToT）中收益。此外，SGLang 还先容并结合了几种系统级别的编译工夫，如代码挪动和预取谛视。
4.3 意志，建议和畴昔办法大模子处理更长的输入、生成更长的输出的需求日益增长，这突显了数据级别的优化工夫的症结性。在这些工夫中，输入压缩方法的主要办法是通过减少由attention操作引起的谋划和内存本钱来进步prefilling阶段的遵循。此外，对于基于API的大模子，这些方法可以减少与输入token有关的API本钱。比较之下，输出组织方法侧重于通过责难与自转头解码方法有关的多量内存拜访本钱来优化解码阶段。
跟着大模子的功能越来越顽强，是有可能能应用它们来压缩输入提醒词或构建输出内容的。输出组织方法的最新进展也讲授了应用大模子将输出内容组织成孤立点或依赖图的有用性，从而便于批量推理以改善生成延伸。这些方法应用了输出内容中固有的可并行结构，使大模子能够推广并行解码，从而提高硬件应用率，从而减少端到端的生成延伸。
最近，各式提醒词pipeline(如，ToT ，GoT)和Agent框架正在出现。固然这些创新提高了大模子的才智，但它们也增多了输入prompt的长度，导致谋划本钱增多。为了处治这个问题，禁受输入压缩工夫来减少输入长度是一种很有但愿的处治决策。同期，这些pipeline和框架当然地为输出结构引入了更多的并行性，增多了并行解码和跨不同解码线程来分享KV cache的可能性。SGLang支抓活泼的大模子编程，并为前端和后端协同优化提供了契机，为该领域的进一步扩展和创新奠定了基础。总之，数据级别优化，包括输入压缩和输出组织工夫，在可意料的将来，为了提无际模子推理遵循，将变得越来越必要。
除了优化现存框架的推理遵循外，一些连络还侧重于顺利遐想更高效的智能体框架。例如，FrugalGPT提议了一个由不同大小的大模子组成的模子级联，如果模子对谜底达到豪阔的深信性水平，那么推理过程就会提前罢手。该方法通过应用分层的模子体绑缚构和基于模子置信度猜度的智能推理休止来提高遵循。与模子级别的动态推理工夫(第5.2.5节)比较，FrugalGPT在pipeline级别推广动态推理。
5 模子级别优化大模子高效推理的模子级别优化主要汇聚在模子结构或数据表现的优化上。模子结构优化包括顺利遐想有用的模子结构、修改原模子和调整推理时代结构。在数据表现优化方面，日常禁受模子量化工夫。
在本节中，著述将笔据所需的额外西席支出对模子级别的优化工夫进行分类。第一类包含遐想更有用的模子结构(又叫有用结构遐想)。使用这种方法开发的模子日常需要从新伊始西席。第二类侧重于压缩预西席模子(称为模子压缩)。此类别中的压缩模子日常只需要最小的微调即可回复其性能。
5.1 有用结构遐想面前，SOTA大模子日常使用Transformer架构，如2.1节所述。然则，基于transformer的大模子的要道组件，包括前馈集合(FFN)和attention操作，在推理过程中存在遵循问题。著述合计原因如下:
FFN在基于transformer的大模子中孝敬了很大一部分模子参数，这导致权贵的内存拜访本钱和内存使用，超越是在解码阶段。例如，FFN模块在LLaMA-7B模子中占63.01%，在LLaMA-70B模子中占71.69%。attention操作在的复杂度是输入长度的二次方，这导致多量的谋划本钱和内存使用，超越是在处理较长的输入高下文时。为了处治这些谋划遵循问题，一些连络汇聚在开发更有用的模子结构上。著述将有关连络分为三组(如图7所示)：高效FFN遐想、高效介怀力遐想和Transformer替代。
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图7：大模子有用结构遐想分类5.1.1 高效FFN遐想在这一方面，很多连络都汇聚在将搀和群众(mixture-of-experts, MoE)工夫集成到大模子中，以提无际模子的性能，同期保抓谋划本钱。MoE的中枢念念想是动态地分派各式预算，在面对不同的输入token时。在基于MoE的Transformers中，多个并行的前馈审计集合(FFN)，即群众，与可西席的路由模块沿途使用。在推理过程中，模子聘请性地为路由模块左右的每个token激活特定的群众。
一些连络汇聚连络FFN群众的做事，主如果在优化群众权值的获取过程或使群众更轻量化以提高遵循。例如，MoEfication遐想了一种方法，使用预西席的权重将非MoE大模子篡改为MoE版块。这种方法免去了对MoE模子进行富贵的预西席的需要。为了结束这个工夫，MoEfication来源将预西席大模子的FFN神经元分红多组。在每一组中，神经元日常同期被激活函数激活。然后，它以群众的身份重组每组神经元。Sparse Upcycling引入了一种方法，顺利从密集模子的checkpoint中运挪动基于MoE的LLM的权重。在这种方法中，基于MoE的LLM中的群众是密集模子中FFN的精准复成品。通过使用这种随意的运挪动，Sparse Upcycling可以有用地西席MoE模子以达到高性能。MPOE提议通过矩阵乘积算子(Matrix Product Operators, MPO)领会来减少基于MoE的大模子的参数。该方法将FFN的每个权重矩阵领会为一个包含全球信息的全局分享张量和一组拿获特定特征的局部赞助张量。
另一项连络侧重于创新MoE模子中路由模块(或计策)的遐想。在以前的MoE模子中，路由模块容易导致负载招架衡问题，这意味着一些群众被分派了多量token，而另一些群众只处理一丝token。这种招架衡不仅奢侈了未充分应用的群众的才智，责难了模子的性能，还责难了推断推理质料。面前的MoE结束经常使用批矩阵乘法来同期谋划通盘FFN群众。这就要求每个群众的输入矩阵必须具有沟通的体式。然则，由于存在负载招架衡问题，需要向那些未充分应用的群众中填充输入token集以讲理体式胁制，这会变成谋划奢侈。因此，路由模块遐想的主要办法是在MoE群众的token分派中结束更好的平衡。Switch Transformers在最终loss函数中引入了一个额外的loss，即负载平衡loss，以刑事做事路由模块的招架衡分派。这种loss被表述为token分派分数向量和均匀漫衍向量之间的缩放点积。因此，唯有在通盘群众之间平衡token分派时，赔本才会最小化。这种方法饱读动路由模块在群众之间均匀地分发token，促进负载平衡并最终提高模子性能和遵循。BASE用端到端的方式学习了每个群众的embedding，然后笔据embedding的相似性将群众分派给令token。为了保证负载平衡，BASE制定了一个线性分派问题，并应用拍卖算法有用地处治了这个问题。Expert Choice引入了一种随意而有用的计策来确保基于MoE的模子的完好意思负载平衡。与以前将群众分派给token的方法不同，Expert Choice允许每个群众笔据embedding的相似度孤立聘请top-k个token。这种方法确保每个群众处理固定数目的token，即使每个token可能分派给不同数目的群众。
除了上述体恤模子架构自身的连络外，也有对基于MoE的模子的西席方法创新的有关做事。SE-MoE引入了一种新的赞助loss，称为router z-loss，其目的是在不影响性能的情况下提高模子西席的褂讪性。SE-MoE发当今路由模块中，softmax操作所引入的指数函数会加重舍入短处，导致西席不褂讪。为了处治这个问题，router z-loss会刑事做事输入到指数函数中的粗略率，从而最小化西席时代的舍入短处。StableMoE指出基于MoE的大模子存在路由波动问题，即在西席和推理阶段群众分派不一致。对于沟通的输入token，在西席时其被分派给了不同的群众，但在推理时却只激活一个群众。为了处治这个问题，StableMoE建议禁受更一致的西席方法。它来源学习路由计策，然后在模子骨干西席和推理阶段保抓固定的路由计策。SMoE-Dropout为基于MoE的大模子遐想了一种西席方法，其提议在西席过程中渐渐增多激活群众的数目。这种方法进步了基于MoE的模子的推理和卑劣微调的可扩展性。GLaM预西席并发布了一系列具有不同参数大小的模子，这讲授了它们在few-shot任务上与密集大模子的性能止境。这个系列模子中，最大的模子的参数高达1.2万亿。Mixtral 8x7B是最近发布的一个引东说念主遏抑的开源模子。在推理过程中，它只应用了130亿个举止参数，在不同的基准测试中取得了比LLaMA-2-70B模子更好的性能。Mixtral 8x7B每层由8个前馈集合(FFN)群众组成，每个token在推理过程平分派给两个群众。
小程序开发5.1.2 高效attention遐想attention操作是Transformer体绑缚构中的一个要道部分。然则，它的谋划复杂度是与输入长度有关的二次方，这导致了多量的谋划本钱、内存拜访本钱和内存使用，超越是在处理长高下文时。为了处治这个问题，连络东说念主员正在探索更有用的方法来近似原始attention操作的功能。这些连络大致可以分为两个主要分支：multi-query attention和low complexity attention。
①Multi-Query Attention。Multi-Query Attention（MQA）通过分享横跨不同介怀力头的KV缓存来优化attention 操作。这项计策有用的减少了推理时的内存拜访本钱和内存使用，对改善Transformer模子的性能带来了匡助。如第2.2节所述，transformer类型的大模子日常禁受多头介怀力(MHA)操作。该操作需要在解码阶段为每个介怀力头存储和检索KV对，导致内存拜访本钱和内存使用大幅增多。而MQA通过在不同的头上使用沟通的KV对，同期保抓不同的Q值来处治这一问题。通过平凡的测试，MQA照旧被讲授可以权贵责难内存需求，且对模子性能的影响很小，这使它成为一个提高推理遵循的要道工夫。Grouped-query attention(GQA)进一步扩展了MQA的见地，它可以看作是MHA和MQA的搀和。具体来说，GQA将介怀力头分红不同的组，然后为每个组存储一组KV值。这种方法不仅保抓了MQA在减少内存支出方面的上风，还强化了推理速率和输出质料之间的平衡。
②Low-Complexity Attention。Low-Complexity Attention方法旨在遐想新的机制来责难每个介怀力头的谋划复杂度。为了简化筹商，这里假定Q(查询)、K(键)和V(值)矩阵的维度是沟通的，即。由于底下的做事不触及像MQA那样改变介怀头的数目，此处的筹商汇聚在每个头内的介怀力机制。如2.2节所述，传统介怀力机制的谋划复杂度为，止境于跟着输入长度增长，呈二次增长。为了处治低遵循问题，Kernel-based Attention和Low-Rank Attention方法被提议，此方法将复杂度责难到。
Kernel-based Attention。基于核的介怀力遐想了一个核，通过变换特征映射之间的线性点积如，，来近似的非线性softmax操作。它通过优先谋划，然后将其与相乘，从而幸免了与有关的传统二次谋划。具体来说，输入Q和K矩阵来源通过核函数映射到核空间，但是保抓其原始维度。接着应用矩阵乘法的关联本性，允许K和V在与Q交互之前相乘。因此介怀力机制被从新表述为：
其中，。此方法有用的将谋划复杂度责难至，使其与输入长度成线性关系。Linear Transformer是第一个提议基于核的介怀力的做事。它禁受行为核函数，其中表现指数线性单位激活函数。Performers和RFA提议使用或然特征映射来更好地近似softmax函数。PolySketchFormer禁受多项式函数和素描工夫近似softmax函数。
Low-Rank Attention。 Low-Rank Attention工夫在推广介怀谋划之前，将K和V矩阵的token维度(如)压缩到较小的固定长度(即如)。该方法基于对介怀力矩阵日常阐发出低秩本性的意志，使得在token维度上压缩它是可行的。这条连络阶梯的主要重点是遐想有用的压缩方法，其中可以是高下文矩阵，也可以是K和V矩阵：
有一种做事是使用线性投影来压缩token维度。它通过将K和V矩阵与映射矩阵相乘来完成的。这么，介怀力谋划的谋划复杂度降至，与输入长度成线性关系。Linformer来源不雅察并分析了介怀力的低秩性，提议了低秩介怀力框架。LRT提议将低秩变换同期应用于attention模块和FFN，来进一步提高谋划遵循。FLuRKA将低秩变换和核化结合到介怀力矩阵中，进一步提高了遵循。具体的说，它来源责难K和V矩阵的token的维度，然后对Q和低秩K矩阵应用核函数。
除了线性映射外，其他的token维度压缩方法也被提议出来。Luna和Set Transformer应用额外的介怀力谋划和较小的query来有用地压缩K和V矩阵。Luna则是使用了一个额外的固定长度为的query矩阵。小的query使用原始的高下文矩阵推广介怀力谋划，称为pack attention，来将高下文矩阵压缩到大小为。随后，惯例的介怀力谋划，称为unpack attention，将介怀力谋划应用于原始Q矩阵和压缩的K和V矩阵。额外的query矩阵可以是可学习的参数或从前一层中获取。Set Transformer通过引入固定长度的矢量，遐想了肖似的工夫。FunnelTransformer不同于以往压缩K和V的做事，它使用池化操作来渐渐压缩Q矩阵的序列长度。
5.1.3 Transformer替代除了聚焦于优化介怀力操作以外，最近的连络还创新地遐想了高效而有用的序列建模体绑缚构。表2比较了一些代表性的非transformer架构模子的性能。在西席和推理过程中，这些架构的模子在序列长度方面阐发出小于二次方的谋划复杂度，使大模子能够显着增多其高下文长度。
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典型非Transformer架构模子性能比较在这些连络中，有两个凸起的连络办法引起了极大的体恤。其中一条连络汇聚在景色空间模子(State Space Model, SSM)上，该模子将序列建模视作一种基于HiPPO表面的递归变换。此外，其他连络主要汇聚在使用长卷积或遐想肖似介怀力的公式来建模序列。
State Space Model：景色空间模子（SSM）在某些NLP和CV任务中的建模才智极具竞争力。与基于介怀力的Transformer比较，SSM在输入序列长度方面阐发出线性的谋划和存储复杂度，这提高了其处理长高下文序列的才智。本篇综述中，SSM是指一系列讲理以下两个属性的模子架构:
(1)它们基于HiPPO和LSSL提议的以下公式对序列进行建模：
其中，表现挪动矩阵。为中间景色，为输入序列。
(2)他们基于HiPPO表面遐想了挪动矩阵A。具体来说，HiPPO提议通过将输入序列映射到一组多项式基上，将其压缩为总共序列(即)。
在上述框架的基础上，一些连络主要汇聚在创新挪动矩阵A的参数化或运挪动。这包括在SSM中从新界说矩阵的公式或运挪动方式，以增强其在序列建模任务中的有用性和性能。LSSL来源提议用HiPPO遐想的最优挪动矩阵运挪动A。此外，LSSL还通过张开公式(7)，以卷积的方式西席SSM。具体地说，通过界说一个卷积核为，可以将公式(7)改写为，也可以通过快速傅里叶变换(FFT)高效地谋划。然则，谋划这个卷积核的代价是富贵的，因为它需要屡次乘以A。为此，S4、DSS和S4D提议对矩阵A进行对角化，从而加速谋划速率。这可以看作是篡改矩阵A的参数化工夫。曩昔的SSM孤立处理每个输入维度，从而会产生多量可西席的参数。为了提高遵循，S5提议使用一组参数同期处理通盘输入维度。在此结构的基础上，S5先容了基于圭表HiPPO矩阵的A的参数化和运挪动方法。Liquid S4和Mamba以输入依赖的方式对挪动矩阵进行参数化，这进一步增强了SSM的建模才智。此外，S5和Mamba均禁受并行扫描工夫，无需卷积操作即可进行有用的模子西席。这种工夫在当代GPU硬件上的结束和部署方面具有上风。
另一类连络办法是基于SSM遐想更好的模子架构。GSS和BiGS结合了门控介怀力单位(GAU)和SSM。它们将GAU中的介怀力操作替换为SSM操作。BST将SSM模子与提议的使用强局部感应偏置的Block Transformer相结合。H3不雅察到SSM在调回较早的token和跨序列比较token方面很弱。为此，它建议在圭表SSM操作之前增多一个移位SSM操作，用于顺利将输入令牌移位过问景色。MambaFormer结合了圭表Transformer和SSM模子，将Transformer中的FFN层替换为SSM层。Jamba引入了另一种方法，通过在SSM模子中添加四个Transformer层来组合Transformer和SSM模子。DenseMamba探讨了传统SSM中荫藏景色退化的问题，并在SSM体绑缚构中引入了繁密联贯，以在模子的更深层中保存细粒度信息。BlackMamba和MoE- mamba提议用搀和群众(Mixture-of-Experts, MoE)工夫增强SSM模子，在保抓模子性能的同期优化西席和推理遵循。
其他代替：除了SSM以外，还有其他几种高效的替代决策也引起了极大的体恤，包括长卷积和类attention的递归运算。一些连络在长序列建模中禁受了长卷积。这些做事东如果对于卷积参数的参数化的。例如，Hyena禁受了一种数据有关的参数化方法，用于使用浅前馈神经集合(FFN)的长卷积。其他遐想类介怀力操作，但可以纳入轮回方式的连络，从而结束高效的西席和高效的推理。例如，RWKV是在AFT的基础上栽种的，AFT提议将Transformer模子中的介怀力操作代入如下公式:
其中，和Transformer同样 ，分别为quey，key，vakue，为一个可学习的成对位置偏差和为一个非线性函数。具体来说，它进一步将位置偏差进行重参数化，，因此可以将公式（8）重写为递归阵势。这么，RWKV可以将Transformer的有用并行化西席本性和RNN的高效推理才智结合起来。
后果分析：著述在表2平分析和比较了几种创新的和具有代表性的非Transformer架构的模子的谋划和内存复杂性。在西席时代方面，很多模子(如S4, Hyena, RetNet)这些通过使用卷积或介怀力等西席阵势来保抓西席并行性。值得介怀的是，Mamba用并行扫描工夫处理输入序列，从而也使用了西席并行性。
另一方面，在推理过程中，大多数连络聘请轮回架构来保抓prefilling阶段的线性谋划复杂度并在decoding阶段保抓高下文长度不可知。而且，在decoding阶段，这些新颖的体绑缚构舍弃了缓存和加载历史token的本性的需要(肖似于基于Transformer的言语模子中的KV缓存)，从而权贵简约了内存拜访本钱。
5.2 模子压缩模子压缩包括一系列旨在通过修改预西席模子的数据表现(例如，量化)或改变其模子架构(例如，稀疏化、结构优化和动态推理)来提高其推理遵循的工夫，如图8所示。
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图8：大模子的模子压缩方法分类5.2.1 量化量化是一种平凡使用的工夫，通过将模子的权重和激活从高位宽表现篡改为低位宽表现来减少大模子的谋划和内存本钱。具体来说，很多方法都触及到将FP16张量量化为低位整型张量，可以表现为如下公式:
其中表现16位浮点(FP16)值，表现低精度整数值，表现位数，和表现缩放因子和零点。
鄙人面，本文从遵循分析伊始，评释量化工夫奈何减少大模子的端到端推理延伸。随后，再分别详备先容两种不同的量化做事历程：Post-Training Quantization (PTQ)和Quantization-Aware Training (QAT)。
遵循分析：如2.2节所述，大模子的推理过程包括两个阶段：prefilling阶段和decoding阶段。在prefilling阶段，大模子日常处理长token序列，主要操作是通用矩阵乘法(GEMM)。Prefilling阶段的延伸主要受到高精度CUDA内核推广的谋划操作的截止。为了处治这个问题，现存的连络方法对权重和激活量化，以使用低精度Tensor核来加速谋划。如图9 (b)所示，在每次GEMM操作之前会在线推广激活量化，从而允许使用低精度Tensor核(例如INT8)进行谋划。这种量化方法被称为权重激活量化。
比较之下，在解码阶段，大模子在每个生成步中只处理一个token，其使用通用矩阵向量乘法(GEMV)行为中枢操作。解码阶段的延伸主要受到加载大权重张量的影响。为了处治这个问题，现存的方法只体恤量化权重来加速内存拜访。这种方法称为，来源对权重进行离线量化，然后将低精度权重去量化为FP16模式进行谋划，如图9 (a)所示。
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图9：(a)纯权分量化推理历程。(b)权重激活量化推理历程。Post-Training Quantization： PTQ触及对预西席模子进行量化，而不需要再西席，这可能是一个富贵的过程。尽管PTQ方法照旧在较小的模子中得到了很好的探索，但是将现存的量化工夫顺利应用于大模子存在困难。这主如果因为与较小的模子比较，大模子的权重和激活日常阐发出更多的极端值，何况具有更宽的漫衍范围，这使得它们的量化更具挑战性。总之，大模子的复杂本性，以其范围和复杂性为特征，需要用故意的方法来有用地处理量化过程。大模子中极端值和更宽的漫衍范围的存在需要开发量身定制的量化工夫，以便在不影响模子性能或遵循的情况下处理这些特有的特征。
多量的连络接力于于开发有用的量化算法来压缩大模子。本文在表3中提供了跨四个维度分类的代表性算法的笼统。对于量化张量的种类，某些连络专注于weight-only quantization，而其他很多连络则专注于权重和激活的量化。值得介怀的是，在大模子中，KV缓存代表了影响内存和内存拜访的特有组件。因此，一些连络提议对KV缓存进行量化。在量化模式方面，为了便于硬件结束，大多数算法禁受长入的模式。对于量化参数(如缩放因子、零点)的深信，大多数连络依赖于由权重或激活值得出的统计数据。然则，也有一些连络主张基于重构loss来寻找最优参数。此外，一些连络也建议在量化之前或量化过程中更新未量化的权重(称为)以提高性能。
在weight-only quantization方法中，GPTQ代表了大模子量化的早期较好的做事，它栽种在传统算法OBQ的基础上。OBQ通过相对于未量化权重的Hessian矩阵的重建短处的方法，来结束每行权重矩阵的最优量化纪律。在每个量化方法之后，OBQ迭代调整未量化的权重以磨叽重建短处。然则，量化过程中频繁更新Hessian矩阵增多了谋划复杂度。GPTQ通过禁受长入的从左到右的纪律来量化每一瞥，从而简化了这个过程，从而幸免了多量更新Hessian矩阵的需要。该计策通过在量化一瞥时仅谋划Hessian矩阵，然后将谋划罢了用于后续行，从而大大减少了谋划需求，从而加速了通盘量化过程。LUT- GEMM提议了一种新的应用查找表(Look-Up Table, LUT)的去量化方法，旨在通过减少去量化支出来加速量化大模子的推理过程。此外，它禁受了一种称为二进制编码量化(BCQ)的非均匀量化方法，该方法包含了可学习的量化区间。AWQ不雅察到权重通说念对性能的症结性各不沟通，超越强调那些与激活极端值的输入通说念对皆的通说念。为了增强要道权重通说念的保存，AWQ禁受了一种重参数化的方法。该方法通过网格搜索聘请重参数化总共，有用地减小了重构短处。OWQ不雅察到量化与激活极端值有关的权重的困难。为了处治这个问题，OWQ禁受了搀和精度量化计策。该方法识别权重矩阵中的弱列，并为这些特定权重分派更高的精度，同期以较低的精度级别量化其余权重。SpQR引入了一种方法，在量化过程中识别和分派更高精度的权重极端值，而其余权重被量化为3位。SqueezeLLM提议将离群值存储在全精度稀疏矩阵中，并对剩余权重应用非均匀量化。笔据量化理智度深信非均匀量化的值，能够提高量化模子的性能。QuIP引入了LDLQ，一种二次代理办法的最优自稳妥方法。连络标明，保证权值与Hessian矩阵之间的不联系性可以提高LDLQ的有用性。QuIP应用LDLQ，通过或然正交矩阵乘法结束非联系性。FineQuant禁受了一种启发式方法。为了深信每列量化的粒度，结合从实验中取得的教会观点来遐想量化决策。QuantEase的做事栽种在GPTQ之上。在对每一层进行量化时，其提议了一种基于坐标下落的方法来更精准地赔偿未量化的权重。此外，QuantEase可以应用来自GPTQ的量化权重行为运挪动，并进一步完善赔偿过程。LLM-MQ禁受FP16模式保护权重极端值，并将其存储在压缩稀疏行(CSR)模式中，以提高谋划遵循。此外，LLM-MQ将每个层的位宽分派，建模为整数缠绵问题，并禁受高效的求解器在几秒内求解。LLM-MQ还遐想了一个高效的CUDA内核来集成去量化运算符，从而责难了谋划过程中的内存拜访本钱。
对于weight-activation quantization，ZeroQuant禁受细粒度量化权值和激活，应用核解析来最小化量化过程中的内存拜访本钱，并逐层进行常识蒸馏以回复性能。FlexGen将权重和KV缓存顺利量化到INT4中，以减少多量量推理时代的内存占用。LLM.int8() 发现激活中的极端值汇聚在一小部分通说念中。基于这一丝，LLM.int8() 笔据输入通说念内的离群值漫衍将激活和权重分红两个不同的部分，以最小化激活中的量化短处。包含激活值和权重的极端数据的通说念以FP16模式存储，其他通说念则以INT8模式存储。SmoothQuant禁受了一种从新参数化工夫来处治量化激活值的挑战。该方法引入比例因子，扩大了权重通说念的数据范围，缩小了相应激活通说念的数据范围。ZeroQuant引入了权重的组级别的量化计策和激活的token级别的量化方法。在此方法的基础上，ZeroQuantV2提议了LoRC(低秩赔偿)工夫，禁受低秩矩阵来磨叽量化不准确性。RPTQ发现不同激活通说念的漫衍，实质上是变化的，这给量化带来了挑战。为了缓解这个问题，RPTQ将具有相似激活漫衍的通说念从新组织到集群中，并在每个集群中独速即应用量化。OliVe不雅察到离群值隔邻的正态值不那么要道。因此，它将每个离群值与一个正态值配对，糟跶正态值，以取得更大的离群值表现范围。OS+不雅察到极端值的漫衍是汇聚且分歧称的，这对大模子的量化提议了挑战。为了处治这个问题，OS+引入了一种通说念级别的挪动和缩下班夫。在搜索过程去深信挪动和缩放参数，能有用地处理汇聚庸分歧称的离群值漫衍。ZeroQuant-FP连络了将权重和激活值量化为FP4和FP8模式的可行性。连络标明，与整数类型比较，将激活量化为浮点类型(FP4和FP8)会产生更好的罢了。Omniquant与先前依赖量化参数的教会遐想的方法不同。相背，它优化了权值剪辑的领域和等效变换的缩放因子，以最小化量化短处。QLLM通过结束通说念重组来处治极端值对量化的影响。此外，QLLM还遐想了可学习的低秩参数，来减小post-quantized模子的量化短处。Atom禁受了搀和精度和动态量化激活的计策。值得介怀的是，它扩展了这种方法，将KV缓存量化为INT4，以提高迷糊量性能。LLM-FP4致力将通盘模子量化为FP4模式，并引入了预移位指数偏置工夫。该方法将激活值的比例因子与权重相结合，以处治极端值带来的量化问题。BiLLM代表了迄今为止最低位PTQ的做事之一。BiLLM识别了权值的钟形漫衍和权值Hessian矩阵的极端长尾漫衍。在此基础上，提议了将基于Hessian矩阵的权重结构分类为权贵值和非权贵值，并分别进行二值化。因此，BiLLM可以将大模子平凡量化到1.08位，且不会权贵责难困惑度。KVQuant通过在校准集上离线导出最优数据类型，提议了KV缓存量化的非均匀量化决策。KIVI提议了一种无需调优的2bit KV缓存量化算法，该算法应用单通说念量化用于key cache，应用单token量化进行value cache。Li等进行了全面的评估，评估了量化对不同张量类型(包括KV Cache)、各式任务、11种不同的大模子和SOTA量化方法的影响。
Quantization-Aware Training：QAT在模子西席过程中辩论了量化的影响。通过集成复制量化后果的层，QAT有助于权重稳妥量化引起的舛讹，从而提高任务性能。然则，西席大模子日常需要多量的西席数据和谋划资源，这对QAT的实施组成了潜在的瓶颈。因此，面前的连络做事汇聚在减少西席数据需求或磨叽与QAT实施有关的谋划包袱的计策上。为了减少数据需求，LLM-QAT引入了一种无数据的方法，应用原始FP16的大模子生成西席数据。具体来说，手机APP定制开发LLM-QAT使用词表中的每个token行为生成句子的肇始标记。基于生成的西席数据，LLM- QAT应用了基于蒸馏的做事流来西席量化的LLM，以匹配原始FP16大模子的输出漫衍。Norm Tweaking只针对那些在言语类别中占最高比例的言语，作念了肇始标记的截止聘请。这一计策可以有用地提高量化模子在不同任务上的生成性能。
为了减少谋划量，很多方法禁受高效参数微调(parameter-efficient tuning，PEFT)计策来加速QAT。QLoRA将大模子的权分量化为4位，随后在BF16中对每个4位权重矩阵使用LoRA来对量化模子进行微调。QLoRA允许在一个唯有30GB内存的GPU上对65B参数的大模子进行有用的微调。QALoRA则提议在QLoRA中加入分组量化。作家不雅察到QLoRA中量化参数的数目清亮小于LoRA参数的数目，这会导致量化与低秩自稳妥之间的招架衡。他们建议，组级别的操作可以通过增多专用于量化的参数数目来处治这个问题。此外，QA-LoRA可以将LoRA项合并到相应的量化权矩阵中。LoftQ指出，在QLoRA顶用零运挪动LoRA矩阵对于卑劣任务是低效的。行为一种替代决策，LoftQ建议使用原始FP16权重与量化权重之间差距的奇异值领会(Singular Value Decomposition，SVD)来运挪动LoRA矩阵。LoftQ迭代地应用量化和奇异值领会来取得更精准的原始权重近似值。Norm Tweaking提议在量化后西席LayerNorm层，并使用常识蒸馏将量化模子的输出漫衍与FP16模子的输出漫衍进行匹配，达到肖似LLM-QAT的后果，同期幸免了较高的西席本钱。
对比实验与分析：本综述的作家对不同场景下的weight-only quantization工夫所产生的加速后果。作家使用了LLaMA-2-7B和LLaMA-2-13B，并使用AWQ将它们的权分量化至4-bit。作家使用NVIDIA A100进行实验，并使用TensorRT-LLM和LMDeploy这两个推理框架部署量化后的大模子。然后，作家评估了这些推理框架在不同的输入序列上结束的加速，这些序列是批大小和高下文长度不同的。prefilling延伸、decoding延伸端到端延伸的加速后果，如表4所示。
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表4：大模子加速后果对比实验罢了标明：（1）Weight-only quantization可以在decoding阶段加速，进而结束端到端的加速。这种进步主要源于从高带宽内存( High Bandwidth Memory，HBM)更快地加载具有低精度权重张量的量化模子，这种方法权贵减少了内存拜访支出。(2)对于prefilling阶段，weight-only quantization可能会增多延伸。这是因为prefilling阶段的瓶颈是谋划本钱，而不是内存拜访支出。因此，只量化莫得激活的权重对延伸的影响最小。此外，如图9所示，weight-only quantization需要将低精度权重去量化到FP16，这会导致额外的谋划支出，从而降速prefilling。(3)跟着批量大小和输入长度的增多，weight-only quantization的加速程度渐渐减小。这主如果因为，对于更大的批处理大小和输入长度，谋划本钱组成了更大比例的延伸。固然weight-only quantization主要责难了内存拜访本钱，但跟着批量大小和输入长度增大，谋划需求变得愈加凸起，它对延伸的影响变得不那么权贵。(4)由于内存拜访支出与模子的参数目范围有关，weight-only quantization为参数范围较大的模子提供了更大的公正。跟着模子的复杂度与尺寸的增长，存储和拜访权重所需的内存量也会成比例地增多。通过量化模子权重，weight-only quantization可以有用地减少内存占用和内存拜访支出。
5.2.2 稀疏化（Sparsification）稀疏化是一种压缩工夫，可以增多数据结构(如模子参数或激活)中零值元素的比例。该方法通过在谋划过程中有用地忽略零元素来责难谋划复杂度和内存占用。在应用到大模子中时，稀疏化日常应用于权重参数和介怀力激活。这导致了权值修剪计策和稀疏介怀力机制的发展。
权重修剪（Weight Pruning）：权值修剪系统地从模子中去除不太要道的权值和结构，旨在减少预填充阶段息争码阶段的谋划和内存本钱，而不会权贵影响性能。这种稀疏化方法分为两种主要类型：非结构化修剪和结构化修剪。它们的分类基于修剪过程的粒度，如图10所示。
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图10：非结构化修剪和结构化修剪非结构化修剪以细粒度修剪单个权重值。与结构化修剪比较，它日常在对模子预计影响最小的情况下结束更高的稀疏度。然则，通过非结构化剪枝结束的稀疏模式艰巨高端倪的规定性，导致不章程的内存拜访和谋划模式。这种不规定会严重阻碍硬件加速的后劲，因为当代谋划架构针对密集、章程的数据进行了优化。因此，尽管结束了更高的稀疏度级别，但非结构化剪枝在硬件遵循和谋划加速方面的推行公正可能是有限的。
权值修剪的焦点是修剪圭表，包括权重症结性和修剪比例。辩论到大模子的参数范围高大，提高剪枝遵循也至关症结。一个修剪准则是最小化模子的重建赔本。SparseGPT是该领域的代表性方法。它遵从OBS的念念想，辩论去除每个权值对集合重构赔本的影响。OBS迭代地深信一个剪枝掩模对权值进行剪枝，并重建未剪枝的权值以赔偿剪枝赔本。SparseGPT通过最优部分更新工夫克服了OBS的遵循瓶颈，遐想了一种基于OBS重构短处的自稳妥掩码聘请工夫。Prune and Tune通过在修剪过程中使用最少的西席方法微调大模子来创新SparseGPT。ISC结合OBS和OBD中的权贵性圭表遐想了一种新的修剪圭表。该算法进一步笔据Hessian信息为每一层分派非均匀剪枝比例。BESA通过重构赔本的梯度下落学习一个可微的二值掩码。每一层的剪枝比次第通过最小化重建短处来深信。另一种流行的修剪圭表是基于大小缺定。Wanda提议使用权值与输入激活范数之间的元素积行为修剪准则。RIA通过使用相对症结性和激活度的度量来结伙辩论权重和激活度，该度量基于其通盘联贯的权重来评估每个权重元素的症结性。此外，RIA将非结构化稀疏范式篡改为结构化N:M稀疏范式，可以在NVIDIA GPU上取得推行的加速。OWL侧重于深信各层的剪枝比例。它笔据激活极端值比率为每一层分派剪枝比率。
与非结构化修剪比较，结构化修剪以更粗的粒度操作，修剪模子中较大的结构单位，例如通盘通说念或层。这些方法顺利促进了在传统硬件平台上的推理加速，因为它们与这些系统优化处理的密集、章程的数据范式保抓一致。然则，结构化修剪的粗粒度日常会对模子性能产生更清亮的影响。这类修剪圭表还强制推广结构化修剪模式。LLM-Prune提议了一种任务不可知的结构化修剪算法。具体来说，它来源笔据神经元之间的联贯依赖关系识别出大模子中的偶衔尾构。然后，它笔据遐想精粹的组级别的修剪度量来决定要删除哪些结构组。修剪后，进一步提议通过一个高校参数西席工夫，如LoRA往复复模子性能。 Sheared LLaMA提议将原始大模子修剪为现存预西席大模子的特定办法架构。此外，它遐想了动态批数据加载工夫来进步post-training 性能。
ZipLM迭代地识别和修剪结构组件，在损成仇运行时代之间进行最坏的衡量。LoRAPrune为带有LoRA模块的预西席大模子提议了结构化修剪框架，以结束基于LoRA的模子的快速推理。它遐想了基于LoRA的权值和梯度的由LoRA蛊卦的剪枝准则，并遐想了基于该准则去除不症结权值的迭代剪枝决策。LoRAShear还为基于LoRA的大模子遐想了一种修剪方法，该方法禁受(1)图算法来识别最小的去除结构，(2)渐进式结构化剪接算法LHSPG，(3)动态常识回复机制往复复模子性能。SliceGPT[174]基于RMSNorm操作的谋划不变性念念想。它提议在每个权值矩阵中对稀疏性进行结构化胪列，并对通盘行或列进行切片。PLATON[提议通过辩论权重的症结性和不深信性来修剪权重。它使用症结性分数的指数挪动平均(Exponential Moving Average，EMA)来猜度症结性，对不深信性禁受上置信度界(UCB)。SIMPLE提议通过学习相应的稀疏掩码来修剪介怀头、FFN神经元和荫藏维度。在进行剪枝后，进一步禁受常识精馏对剪枝后的模子进行微调，结束性能回复。
稀疏介怀力（Sparse Attention）：Transformer多头自介怀力(MHSA)组件中的稀疏介怀工夫可以计策性地概略某些介怀运算，以提高介怀运算的谋划遵循，主如果在预填充阶段。这些机制笔据对特定输入数据的依赖程度分为静态和动态两类。
静态稀疏介怀力去除了孤立于特定输入的激活值。这些方法事前深信了稀疏的介怀力掩码，并在推理过程中将其强加于介怀力矩阵。曩昔的连络做事结合了不同的稀疏模式来保留每个介怀力矩阵中最基本的元素。如图11(a)所示，最常见的稀疏介怀力模式是局部和全局介怀模式。土产货介怀力范式拿获每个token的土产货高下文，并在每个token周围设立固定大小的窗口介怀。全局介怀力范式通过谋划和体恤通盘序列中的通盘token来拿获特定token与通盘其他token之间的有关性。应用全局模式可以舍弃存储未使用的token的KV对的需要，从而减少了解码阶段的内存拜访本钱和内存使用。Sparse Transformer将这些模式结合起来，用土产货模式拿获土产货高下文，然后每隔几个单词就用全局模式团聚信息。StreamingLLM只对前几个token应用土产货模式和全局模式。罢了标明，这种全局模式行为介怀力漕，保抓了对运转标记的强介怀得分。它有助于大模子推广到无穷输入序列长度。Bigbird也使用或然模式，其中通盘token都参加一组或然token。讲授了局部模式、全局模式和或然模式的组合可以封装通盘连气儿序列到序列的函数，并阐明了其图灵完备性。如图11(b)所示，Longformer还引入了膨大的滑动窗口模式。它肖似于扩张的CNN，使滑动窗口“扩张”以增多接受野。为了使模子稳妥稀疏设立，Structured sparse Attention提倡一种熵感知的西席方法，将高概率的介怀力值聚拢到更密集的区域中。与以往手工遐想稀疏模式的连络不同，SemSA使用基于梯度的分析来识别症结的介怀模式，并自动优化介怀密度漫衍，进一步提高模子遵循。
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图11：不同的稀疏介怀力掩码例如比较之下，动态稀疏介怀力笔据不同的输入自稳妥地舍弃激活值，通过实时监测神经元的激活值来绕过对神经元的影响可以忽略的谋划，从而结束修剪。大多数动态稀疏介怀方法禁受动态token修剪方法，如图11(c)所示。Spatten、SeqBoat和Adaptive Sparse Attention应用言语结构的固有冗余提议动态标记级修剪计策。Spatten通过汇总介怀力矩阵列来评估每个单词的积贮症结性，并在后头的层中从输入中对具有最小积贮症结性的token进行修剪。SeqBoat西席了一个线性景色空间模子(State Space Model, SSM)，该模子带有一个稀疏的sigmoid函数，以深信每个介怀力头需要修剪哪个token。Spatten和SeqBoat都对通盘输入的无信息的token进行了修剪。自稳妥稀疏介怀力在生成过程中渐渐修剪token。它去除了高下文中，在畴昔生成不再需要的部分。
除了动态token修剪，动态介怀力修剪工夫也被应用。如图11(d)所示，这些方法不是修剪某些token的通盘介怀力值，而是笔据输入动态地修剪介怀力的聘请部分。在有关做事中，一个较为可以的方法是动态地将输入token分红组，称为桶，并计策性地概略驻留在单独桶中的token的介怀力谋划。这些方法的重点在于奈何将有关的token聚类在沿途，来促进它们之间的介怀力谋划，从而提高遵循。Reformer应用位置明锐的哈希来将分享沟通哈希码的key和query聚拢到归拢个桶中。在此之后，Sparse Flash Attention引入了故意针对这种基于哈希的稀疏介怀力机制进行优化的GPU内核，进一步提高了谋划遵循。同期，Routing Transformer禁受球形k-means聚类算法将token团聚到桶中，优化了介怀力谋划的聘请过程。Sparse Sinkhorn Attention禁受学习排序集合将key与其有关的query桶对皆，确保仅在相应的query和key对之间谋划介怀力。与桶级操作不同，H2O引入了token级动态介怀力修剪机制。它将静态土产货介怀力与面前query和一组动态标记的key token之间的动态谋划结合起来，称作heavy-hitters(H2)。这些 heavy-hitters通过移除计策进举止态调整，该计策旨在在每个生成方法中删除最不症结的key，从而有用地管束heavy-hitter集的大小和有关性。
此外，将每个token视为图节点，将token之间的介怀力视为边，可以扩展静态稀疏介怀力的视角。原始的全介怀力机制等同于一个均匀最短旅途距离为1的完整图。稀疏介怀力通过其或然掩码引入或然边，有用地将大肆两个节点之间的最短旅途距离减小到，从而保抓肖似于皆备介怀的高效信息流。Diffuser应用图论的视角，通过多跳token关联来扩展稀疏介怀的接受场。它还从扩展图属性中取得灵感，以遐想更好的稀疏模式，以近似全介怀力的信息流。
除了介怀力级和token级的稀疏性以外，介怀力修剪的范围扩展到各式粒度。Spatten还将修剪从token粒度扩展到介怀力头粒度，舍弃了不必要的介怀力头的谋划，以进一步减少谋划和内存需求。
5.2.3 架构优化（Structure Optimization）架构优化的办法是从新界说模子的体绑缚构或者架构，以提高模子遵循和性能之间的平衡。有关做事中有两种凸起的工夫：神经结构搜索(Neural Architecture Search, NAS)和低秩领会(Low Rank Factorization, LRF)。
神经结构搜索(Neural Architecture Search)：神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)旨在自动搜索在遵循和性能之间达到最好平衡的最优神经架构。AutoTinyBERT应用one-shot神经架构搜索(NAS)来发现Transformer架构的超参数。值得介怀的是，它引入了一种引东说念主遏抑的批处理西席方法来西席超等预西席言语模子(SuperPLM)，随后使用进化算法来识别最优子模子。NAS-BERT使用一些创新工夫，如块级别搜索、搜索空间修剪和性能迫临，在传统的自监督预西席任务上西席大型超等集合。这种方法允许NAS-BERT有用地应用于各式卑劣任务，而不需要多量的从新西席。通过NAS进行结构剪枝将结构剪枝行为一个多办法NAS问题，通过一次性的NAS方法进行处治。LiteTransformerSearch提议使用不需要西席的谋划，例如参数的数目行为代理谋划来率领搜索。这种方法可以有用地探索和聘请最优的体绑缚构，而不需要在搜索阶段进行推行的西席。AutoDistil提议了一种皆备与任务无关的few-shot NAS算法，该算法具有三种主要工夫：搜索空间差别、与任务无关的SuperLM西席和与任务无关的搜索。这种方法的目的是促进跨各式任务的高效体绑缚构发现，并减少特定于任务的调整。日常，NAS算法需要评估每个采样架构的性能，这可能会产生多量的西席本钱。因此，这些工夫在应用于大模子时具有挑战性。
低秩领会(Low Rank Factorization)：低秩领会(LRF)或低秩领会(Low Rank Decomposition)的目的是用两个低秩矩阵和近似一个矩阵:
其中比和小得多。这么，LRF可以减少内存使用，提高谋划遵循。此外，在大模子推理的解码阶段，内存拜访本钱是解码速率的瓶颈。因此，LRF可以减少需要加载的参数数目，从而加速解码速率。LoRD夸耀了压缩大模子的后劲，而不和会过LRF大幅责难性能。具体来说，禁受奇异值领会(SVD)对权重矩阵进行因式领会，生效地将一个包含16B个参数的大模子压缩为12.3B，性能小幅度下落。TensorGPT引入了一种使用Tensor-Train Decomposition来压缩embedding层的方法。每个token embedding都被视为矩阵乘积景色(Matrix Product State, MPS)，并以漫衍式方式高效谋划。LoSparse结合了LRF和权值剪枝在LLM压缩中的优点。通过应用低秩近似，LoSparse责难了顺利进行模子修剪日常会丢失太多抒发神经元的风险。LPLR和ZeroQuant-V2都提议了对权矩阵进行LRF和量化同期压缩的方法。DSFormer提议将权重矩阵领会为半结构化稀疏矩阵与一个微型密集型矩阵的乘积。ASVD遐想了一个激活感知的奇异值领会方法。该方法包括在应用奇异值领会进行矩阵领会之前，笔据激活漫衍缩放权重矩阵。ASVD还包括通过一个搜索进度深信每个层的合适的截断秩。
5.2.4 常识蒸馏（Knowledge Distillation）常识蒸馏(Knowledge Distillation, KD)是一种熟谙的模子压缩工夫，其中来好意思瞻念型模子(称为teacher模子)的常识被挪动到较小的模子(称为student模子)。在大模子的布景下，KD使用原始的大模子行为teacher模子来提真金不怕火较小的大模子。面前很多连络都汇聚在奈何有用地将大模子的各式才智挪动到更小的模子上。在这个领域，方法可以分为两种主要类型：白盒KD和黑盒KD(如图12所示)。
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图12：白盒KD（左）与黑盒KD（右）暗意图白盒KD（White-box KD）：白盒KD指的是应用对teacher模子的结构和参数的拜访的蒸馏方法。这些方法使KD能够有用地应用teacher模子的中间特征和输出概率来增强student模子的性能。MiniLLM禁受圭表白盒KD方法，但将正向Kullback-Leibler divergence(KLD)替换为反向KLD。GKD引入了对 on-policy数据的使用，其中包括由student模子自身生成的输出序列，以进一步蒸馏学生模子。该方法侧重于使用这些计策数据来对皆teacher和student模子之间的输出概率。TED提议了一种任务感知的层级别的方法，包括结合额外的检索分层KD方法。这种方法包括在teacher和student模子的每一层之后添加过滤器，西席这些特定任务的过滤器，然后冻结teacher模子的过滤器，在西席student过滤器以使其输出特征与相应的teacher过滤器对皆时。MiniMoE通过使用搀和群众(MoE)模子行为student模子来缓解才智差距。对于新出现的实体，预西席言语模子可能艰巨最新的信息。为了处治这个问题，一种处治决策是将额外的检索文本合并到提醒中，尽管这会增多推理本钱。另外，KPTD通过常识蒸馏将常识从实体界说挪动到大模子参数。该方法生成一个基于实体界说的传输集，并索求student模子，以便将输出漫衍与基于这些界说的teacher模子相匹配。
黑盒KD（Black-box KD）：黑盒KD是指teacher模子的结构和参数不可获取的常识蒸馏方法。日常，黑箱KD只使用teacher模子得到的最终罢了来蒸馏student模子。在大模子领域，黑箱KD主要蛊卦student模子学习大模子的泛化才智和走漏才智，包括InContext Learning (ICL)才智、 念念维链(Chain-of-Thought, CoT)推理才智和Instruction Following (IF)才智。在ICL才智方面，Multitask-ICT引入了高下文体习蒸馏(in-context learning distillation)来挪动大模子的多任务few-shot才智，同期应用高下文体习和言语建模才智。MCKD不雅察到，从通过语境学习得到的teacher模子中提真金不怕火出来的student模子，在看不见的输入prompt上时时阐发优异。基于这一不雅察，MCKD遐想了一个多阶段蒸馏范式，其中使用前阶段的student模子为后续阶段生成蒸馏数据，从而提高了蒸馏方法的有用性。为了提真金不怕火念念维链(CoT)推理才智，诸如 Distilling Step-by-Step、SCoTD、CoT prompt、MCC-KD和Fine-tune-CoT等几种工夫提议了提真金不怕火方法，将从大模子中索求的反应和基欢喜趣结合起来西席student模子。 Socratic CoT也将推理才智挪动到较小的模子。具体来说，它对一双student模子进行了微调，即问题生成(QG)模子和问题回答(QA)模子。QG模子被西席成基于输入问题生成中间问题，率领QA模子生成最终的回答。PaD不雅察到舛讹的推理(即正确的最终谜底但舛讹的推理方法)可能对student模子无益。为了处治这个问题，PaD建议生成合成法子用于推理问题，然后由附加的解释器自动搜检。这种方法有助于去除带有舛讹推理的蒸馏数据，提高student模子西席数据的质料。
5.2.5 动态推理动态推理触及在推理过程中自稳妥聘请模子子结构，其以输入数据为条目。此末节重点先容early exiting的工夫，这些工夫使大模子能够笔据特定的样本或token在不同的模子层罢手其推理。值得介怀的是，固然MoE工夫(在第5.1.1节中筹商)也会在推理过程中调整模子结构，但它们日常触及富贵的预西席本钱。比较之下，这些工夫只需要西席一个小模块来深信何时收尾推理。本文将此类连络分为两大类：样本级别的early exiting和token级别的early exiting(如图13所示)。
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图13：token级别和样本级别的动态推理暗意图样本级别：样本级别的early exiting工夫侧重于深信用于单个输入样本的大模子的最好大小和结构。一种常见的方法是在每一层之后使用额外的模块来扩展大模子，应用这些模块来决定是否在特定层休止推理。FastBERT， DeeBERT， MP和MPEE顺利西席这些模块来笔据面前层的特征作念出决策(例如，输出0陆续或输出1罢手)。Global Past-Future Early Exit提议了一种方法，应用来自前一层和后一层的言语信息丰富这些模块的输入。辩论到在推理过程中弗成顺利拜访畴昔层的特征，论文西席了一个随意的前馈层来猜度这些畴昔特征。PABEE西席模块来行为顺利预计的输露面，建议在预计保抓一致时休止推理。HASHEE禁受了一种非参数决策方法，该方法基于相似样本应在归拢层退出推理的假定。
Token级别：在大模子推理的decodig阶段，次第生成token，token级别的early exiting工夫旨在优化用于每个输出token的大模子的大小和结构。CALM在每个Transformer层之后引入early exit分类器，西席它们输出置信度分数，以深信是否在特定层罢手推理。值得介怀的是，在self-attention模块中，谋划每层面前token的特征依赖于归拢层中通盘先前token的特征(即KV cache)。为了处治由于先前token early exit而导致KV cache丢失的问题，CALM建议顺利将该特征从现存层复制到后续层，实验罢了夸耀唯有细小的性能下落。SkipDecode处治了先前早期存在的方法的局限性，这些方法阻碍了它们对批处理推理和KV cache的适用性，从而截止了推行的加速增益。对于批处理推理，SkipDecode为批处理中的通盘token提议了一个长入的退出点。对于KV cache，SkipDecode确保了exit point的单调减少，以防护KV缓存的从新谋划，从而促进了推理过程中的遵循提高。
5.3 意志，建议和畴昔办法在高效结构遐想方面，寻找替代Transformer的结构是一个新兴的连络领域。例如，Mamba、RWKV过火各自的变种在各式任务中阐发出了竞争力，连年来引起了越来越多的体恤。然则，考查这些非Transformer模子与Transformer模子比较是否会阐发出某些弊端仍然是有关的。同期，探索非transformer架构与介怀力操作的集成是畴昔另一个有但愿的连络办法。
在模子压缩领域，量化行为在大模子部署中使用的主要方法脱颖而出，主如果由于两个要道成分。来源，量化提供了一种陋劣的压缩大模子的方法。例如，使用Post-Training Quantization(PTQ)方法可以在几分钟内将具有70亿个参数的大模子的参数数分钟内减少到压缩阵势。其次，量化具有结束内存销耗和推理速率大幅责难的后劲，同期只引入了很小的性能折损。对于很多推行应用，这种折损日常被合计是可以接受的。然则，值得介怀的是，量化仍然可能会挫伤大模子的某些突发才智，例如自校准或多步推理。此外，在处理长高下文等特定场景中，量化可能导致权贵的性能下落。因此，在这些特殊情况下，需要仔细聘请合适的量化方法来磨叽这种退化的风险。多量文件连络了稀疏介怀力工夫在长高下文处理中的应用。例如，最近的一项代表性做事StreamingLLM仅通过回复几个介怀力汇token就可以处理400万个token。尽管如斯，这些方法时时会糟跶要道信息，从而导致性能下落。因此，在有用管束长高下文的同期保留基本信息的挑战仍然是畴昔探索的一个症结领域。至于权值修剪工夫，LLM-KICK指出，即使在相对较低的稀疏度比下，面前起先进的(SOTA)方法也会出现止境大的性能下落。因此，开发有用的权值修剪方法来保抓大模子性能仍然是一个新兴和要道的连络办法。
模子结构的优化日常触及使用神经结构搜索(NAS)，这日常需要多量的谋划资源，这对其在压缩大模子中的推行应用组成了潜在的贫穷。因此，有关连络禁受自动结构优化进行大模子压缩的可行性值得进一步探索。此外，像低秩领会(LRF)这么的工夫在压缩比和任务性能之间结束最好平衡仍然是一个挑战。例如，ASVD在不影响大模子推理才智的情况下，只可结束戒指的10%到20%的压缩比。
除了禁受单独的模子压缩工夫外，一些连络还探索了不同方法的组合来压缩大模子，应用各自的上风来提高遵循。例如，MPOE将权重矩阵领会故意应用于基于MoE的大模子中的群众前馈集合(FFNs)，目的是进一步责难内存需求。LLM-MQ应用权值稀疏性工夫在模子量化过程中保护权值极端值，从而最大限制地减一丝化短处。LPLR侧重于量化低秩领会权重矩阵，以进一步责难大模子推理过程中的内存占用和内存拜访本钱。此外，LoSparse将低秩领会与权值剪枝相结合，应用剪枝增强低秩近似的千般性，同期应用低秩领会保留症结权值，防护要道信息丢失。这些方法强调了集成多种压缩工夫以更好地优化大模子的后劲。
6 系统级别优化大模子推理的系统级优化主要触及增强模子前向传递。辩论到大模子的谋划图，存在多个算子，其中介怀力算子和线性算子占据了大部分的运行时代。如2.3节所述，系统级优化主要辩论大模子中介怀算子息争码方法的特有特征。超越是，为了处治大模子解码方法的具体问题，线性算子需要特殊的平铺遐想，推测解码方法也被提议以提高应用率。此外，在在线服务的高下文中，央求日常来自多个用户。因此，除了前边筹商的优化以外，在线服务还濒临着与异步央求引起的内存、批处理和调整有关的挑战。
6.1 推理引擎面前对推理引擎的优化主要在于加速模子上前推理过程。对大模子推理中的主要算子和谋划图进行了高度优化。此外，为了在不责难性能的前提下提高推理速率，推测解码工夫也被提议。
6.1.1 图和谋划优化运行时代分析：通过HuggingFace，作家用不同的模子和高下文长度来分析推理运行时代。图15的分析罢了标明，介怀力谋划和线性谋划占据了运行时代的绝大部分，它们日常朝上推理抓续时代的75%。因此，大部分优化做事都接力于于提高两个操作的性能。此外，有多个操作符占用了一小部分运行时代，这使得操作符的推广时代一鳞半瓜，增多了CPU端的内核启动本钱。为了处治这个问题，在图谋划级别，面前优化的推理引擎结束了高度解析的算子。
介怀力谋划优化：圭表的介怀力谋划(例如，使用Pytorch)包含矩阵Q与矩阵(K)的乘法，这导致时代和空间复杂度与输入序列长度呈现二次增长。如图15所示，介怀力谋划操作的时代占比跟着高下文长度的增多而增多。这意味着对内存大小和谋划才智的要求很高，超越是在处理长序列时。为了处治GPU上圭表介怀力谋划的谋划和内存支出，定制化介怀力谋划是必不可少的。FlashAttention将通盘介怀力操作解析为一个单一的、内存高效的操作，以磨叽内存拜访支出。输入矩阵(Q, K, V)和介怀力矩阵被平铺成多个块，从而舍弃了完整数据加载的需要。FlashDecoding栽种在Flash Attention的基础上，旨在最大限制地提高解码的谋划并行性。由于译码方法的应用，Q矩阵在decoding过程中会退化为一批向量，如果并行度仅限于batch大小维度，则很难填充谋划单位。FlashDecoding通过在序列维度上引入并行谋划来处治这个问题。固然这会给softmax谋划带来一些同步支出，但它会权贵提高并行性，超越是对于小批量大小和长序列。随后的做事FlashDecoding++不雅察到，在之前的做事中，softmax内的最大值仅行为防护数据溢出的比例因子。然则，动态最大值会导致权贵的同步支出。此外，多量实验标明，在典型的大模子(如Llama2， ChatGLM)中，朝上99.99%的softmax输入在一定范围内。因此，FlashDecoding++提议基于统计数据提前深信比例因子。这舍弃了softmax谋划中的同步支出，使后续操作能够在softmax谋划的同期并行推广。
线性谋划优化：线性算子在大模子推理、特征投影和前馈神经集合(FFN)中施展着要道作用。在传统神经汇汇聚，线性算子可以抽象为通用矩阵-矩阵乘法(General Matrix-Matrix Multiplication, GEMM)运算。然则，对于大模子，decoding方法的应用导致维度的清亮责难，与传统的GEMM做事负载不同。传统GEMM的底层结束得到了高度优化，主流大模子推理框架(例如，DeepSpeed , vLLM, OpenPPL等)主要调用cuBLAS为线性算子提供的GEMM API接口。
如果莫得针对责难维数的GEMM明深信制的结束，decoding过程中的线性谋划将会遵循低下。在最新版块的TensorRT-LLM中可以不雅察到处治该问题的issue。它引入了专用的通用矩阵向量乘法(General Matrix-Vector Multiplication, GEMV)结束，潜在地提高了decoding方法的遵循。最近的连络FlashDecoding++作念了进一步的创新，在解码方法中处理小批量数据时，处治了cuBLAS和CUTLASS库的低遵循问题。该连络的作家来源引入了FlatGEMM操作的见地，以高度责难的维度(FlashDecoding++中的维数< 8)来表现GEMM的做事负载。由于FlatGEMM具有新的谋划本性，传统GEMM的平铺计策需要进行修改。作家不雅察到，跟着做事负载的变化，存在两个问题：低并行性和内存拜访瓶颈。
为了处治这些问题，FlashDecoding++禁受了细粒度平铺计策来提高并行性，并应用双缓冲工夫来荫藏内存拜访延伸。此外，面前经典大模子(例如，Llama2, ChatGLM)中的线性操作日常具有固定的体式，FlashDecoding++栽种了启发式聘请机制。这个机制笔据输入大小在不同的线性运算符之间进举止态地聘请篡改。这些选项包括FastGEMV、FlatGEMM和由cuBLAS库提供的GEMM。这种方法确保为给定的线性做事负载聘请最有用的谋划操作，从而可能导致更好的端到端性能。
连年来，应用MoE FFN来增强模子才智已成为大模子连络的一种趋势。这种模子结构也对算子优化提议了新的要求。如图15所示，在具有MoE FFN的Mixtral模子中，由于HuggingFace结束中未优化FFN谋划，线性算子在运行时占主导地位。此外，Mixtral禁受了GQA介怀结构，其责难了介怀力算子的运行时代比例，进一步指出了对优化FFN层贫穷需要。MegaBlocks是第一个针对MoE FFN层优化谋划的算法。该做事将MoE FFN谋划制定为块稀疏操作，并提议了用于加速的定制GPU内核。MegaBlocks专注于MoE模子的有用西席，因此忽略了推理的特征(例如，解码方法)。现存框架正在致力优化MoE FFN推理阶段的谋划。vLLM的官方在Triton中集成了MoE FFN的解析内核，无缝地舍弃了索引支出。
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图14：大模子推理引擎优化分类图片
图15：多个大模子的推理运行时代分析图级别的优化：核解析行为一种流行的图级优化脱颖而出，因为它能够减少运行时代。应用核解析有三个主要优点：(1)减少内存拜访。解析内核从本色上舍弃了中间罢了的内存拜访，磨叽了谋划操作的内存瓶颈。(2)磨叽内核启动支出。对于一些轻量级操作(如残差add)，内核启动时代占据了大部分延伸，内核解析减少了单个内核的启动。(3)增强并行性。对于那些没非凡据依赖的运算符，当单个内核推广无法填充硬件容量时，通过解析结束内核并行是故意的。
核解析工夫被讲授对大模子推理是有用的，具有上述通盘优点。FlashAttention将介怀力运算符表述成一个单一的内核，舍弃了拜访介怀力罢了的支出。基于介怀力算子是内存有限的这一事实，内存拜访的减少能有用地挪动为运行时加速。ByteTransformer和DeepSpeed提议将包括残差加法、层模和激活函数在内的轻量级算子解析到前方性算子中，以减少内核启动支出。
和DeepSpeed[236]提议将包括残差add、layernorm和激活函数在内的轻量级算子解析到前边的线性算子中，以减少内核启动支出。因此，这些轻量级操作符在时代轴上解除，险些莫得额外的延伸。此外，还禁受核解析来提无际模子推理的应用率。Q、K和V矩阵的投影变换原来是三个单独的线性运算，并解析成一个线性运算符部署在当代GPU上。面前，核解析工夫照旧应用于大模子推理实践中，高度优化的推理引擎在运行时只使用少数解析核。例如，在FlashDecoding++结束中，一个transformer块仅集成了七个解析的内核。应用上述运算符和内核解析优化，FlashDecoding++结束了在HuggingFace高达4.86倍的加速。
6.1.2 推测解码推测解码（如投契采样）是一种用于自转头大模子的创新解码工夫，旨在提高解码遵循，同期不影响输出的质料。这种方法的中枢念念想包括使用一个较小的模子(称为草稿模子)来有用地预计几个后续token，然后使用办法大模子并行考据这些预计。该方法旨在使大模子能够在单个推理日常所需的时代范围内生成多个token。图16夸耀了传统自转头解码方法与推测解码方法的比较。表面上，推测解码方法包括两个方法：
1)草稿构建：禁受草稿模子，以并行或自转头的方式生成多个后续token，即Draft token。 2)草案考据：应用办法模子在单个大模子推理方法入彀算通盘草稿token的条目概率，随后次第深信每个草稿token的接受程度。接受率表现每个推理方法接受的草稿token的平均数目，是评估推测解码算法性能的要道谋划。
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图16：自转头解码（a）和推测解码（b）对比推测解码确保了输出与自转头解码方法的质料平等。传统解码工夫主要使用两个采样方法：greedy sampling和 nucleus sampling。greedy sampling触及在每个解码方法中聘请概率最高的令牌来生成特定的输出序列。推测解码的率先做事，被称为Blockwise Parallel Decoding，旨在确保草草稿token与通过greedy sampling的token结束精准匹配，从而保抓输出令牌等价。比较之下，nucleus sampling触及从概率漫衍中抽样token，每次运行都会产生不同的token序列。这种千般性使得nucleus sampling很受迎接。为了在推测解码框架内容纳nucleus sampling，照旧提议了投契采样工夫。投契采样保抓输出漫衍不变，与nucleus sampling的概落拓质一致，以产生不同的标记序列。阵势上，给定一个token序列和一个草稿token序列，投契采样计策以以下概率接受第i个草稿token：
其中庸分别代表来自办法大模子和草稿模子的概率漫衍。如果第个token被接受，它设定为。另外，它退出草稿token的考据，并从底下的漫衍中进行的重采样：
基于投契采样，出现了几种变体，旨在考据多个草稿token序列。值得介怀的是，在这种情况下，token tree verfier已成为一种平凡禁受的考据计策。这种方法应用草稿token集的树状结构表现，并禁受树介怀力机制来有用地推广考据过程。
在推测解码方法中，草稿token的接受率受到草稿模子的输出漫衍与原始大模子的输出漫衍的一致程度的权贵影响。因此，多量的连络做事都是为了创新草稿模子。DistillSpec顺利从办法大模子中索求较小的草稿模子。SSD包括从办法大模子中自动识别子模子(模子层的子集)行为草稿模子，从而舍弃了对草稿模子进行单独西席的需要。OSD动态调整草稿模子的输出漫衍，以匹配在线大模子服务中的用户查询漫衍。它通过监视来好意思瞻念模子的被拒却的草稿token，并使用该数据通过蒸馏来创新草稿模子来结束这一丝。PaSS提议应用办法大模子自身行为草稿模子，将可西席的token(look -ahead token)行为输入序列，以同期生成后续token。REST引入了一种基于检索的推测解码方法，禁受非参数检索数据存储行为草稿模子。SpecInfer引入了一种集体进步调优工夫来对皆一组草稿模子的输出漫衍通过办法大模子。Lookahead decoding 包含大模子生成并行的生成n-grams来生成草稿token。Medusa对大模子的几个头进行微调，故意用于生成后续的草稿token。Eagle禁受一种称为自转头头的轻量级Transformer层，以自转头的方式生成草稿token，将办法大模子的丰富高下文特搜集成到草稿模子的输入中。
另一项连络侧重于遐想更有用的草稿构建计策。传统的方法日常产生单一的草稿token序列，这对通过考据提议了挑战。对此，Spectr主张生成多个草稿token序列，并禁受k-sequential草稿聘请工夫并发考据k个序列。该方法应用推测抽样，确保输出漫衍的一致性。肖似地，SpecInfer禁受了肖似的方法。然则，与Spectr不同的是，SpecInfer将草稿token序列合并到一个“token tree”中，并引入了一个用于考据的树形介怀力机制。这种计策被称为“token tree verifier”。由于其有用性，token tree verifier在繁密推测解码算法中被平凡禁受。除了这些致力以外，Stage Speculative Decoding和Cascade Speculative Drafting(CS Drafting)建议通过将投契解码顺利集成到token生成过程中来加速草稿构建。
对比实验与分析：论文作家通过实验来评估推测解码方法的加速性能。具体来说，作家对该领域的连络进行了全面的挂念，并聘请了其中6个照旧开源的代码进行连络，分别是：Speculative Decoding (SpD)、Lookahead Decoding (LADE)、REST、Self-speculative Decoding (SSD)、Medusa和Eagle。对于评估数据集，使用Vicuna-80对上述方法进行评估，该数据集包含80个问题，分为10类。这80个问题的平均罢了行为输出。对于办法大模子，作家禁受了五个主流的开源大模子，分别是Vicuna-7B-V1.3、Vicuna-13B-V1.3、Vicuna-33B-V1.3、LLaMA-2-7B和LLaMA-2-13B。作家展示了这5个大模子的评猜度划范围。对于草稿模子，作家对SpD禁受了两个个西席好的草稿模子，即LLaMA-68M和LLaMA-160M。对于其他推测解码方法，作家遵从它们提议的草稿构建方法和使用他们提供的权重。在评价谋划方面，作家使用接受率和加速率，接受率是指接受token数与生成步数之比，加速比是指在深信输出总长度时，原始自转头解码的延伸与推测解码的延伸之比。
表5提供了各式推测解码方法的比较，凸起了几个要道不雅察罢了：(1) Eagle阐发出优异的性能，在多个大模子上结束了3.47~3.72倍的端到端加速。为了清爽它的生效，作家对Eagle的久了分析揭示了两个要道成分。来源，Eagle禁受自转头方法来解码草稿token，顺利应用先前生成的token的信息。其次，Eagle集成了原始大模子和草案模子的先前token的丰富特征，以提高下一个草稿token生成的准确性。(2) token tree verifier被讲授在进步投契采样方法的性能中是有用的。(3)这些方法结束的端到端加速时时低于接受率。这种相反是由于与草稿模子有关的生成本钱不可淡薄的推行辩论而产生的。
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表5：实验罢了6.2 推理服务系统推理服务系统的优化主要在于提高处理异步央求的遵循。优化了内存管束以容纳更多的央求，并集成了高效的批处理和调整计策以提高系统迷糊量。此外，提议了针对漫衍式系统的优化方法，以充分应用漫衍式谋划资源。
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图17：推理服务系统分类图6.2.1内存管束在大模子服务中，KV缓存的存储决定了内存的使用，超越是当高下文长度很万古(参见第2.3节)。由于生成长度不深信，提前分派KV cache存储空间很难。早期的结束日常笔据每个央求的预设最大长度事前分派存储空间。但是，在休止央求生成的时，这种方法会导致存储资源的多量奢侈。为了处治这个问题，为了减少预分派空间的奢侈，提议了为每个央求预计生成长度的上界。
但是，当不存在如斯大的连气儿空间时，静态的KV缓存分派方式仍然是失败的。为了草率碎屑化存储，vLLM提议以操作系统的神志，以分页的方式存储KV缓存。vLLM来源分派尽可能大的内存空间，并将其平均差别为多个物理块。当央求降临时，vLLM以不连气儿的方式动态地将生成的KV缓存映射到预分派的物理块。通过这种方式，vLLM权贵减少了存储碎屑，并在大模子服务中结束了更高的迷糊量。在vLLM的基础上，LightLLM使用了更细粒度的KV缓存存储，减少了不章程领域产生的奢侈。LightLLM将token的KV缓存行为一个单位来处理，而不是一个块，因此生成的KV缓存老是使预分派的空间饱和。
面前优化的推理服务系统日常禁受这种分页方式来管束KV缓存存储，从而减少冗余KV缓存的奢侈。然则，分页存储导致介怀力操作中的内存拜访不章程。对于使用分页KV缓存的介怀力算子，这就需要辩论KV缓存的造谣地址空间与其对应的物理地址空间之间的映射关系。为了提高介怀力算子的谋划遵循，必须对KV缓存的加载模式进行调整，以陋劣连气儿存储器拜访。例如，在vLLM的PagedAttention中，对于K cache，head大小维度的存储结构为16字节的连气儿向量，而FlashInfer为KV缓存编排了各式数据布局，并伴跟着合适遐想的内存拜访决策。介怀力算子的优化与页面KV缓存存储的结合仍然是推理服务系统发展中的一个前沿挑战。
6.2.2 连气儿批处理批处理中的央求长度可能不同，当较短的央求完成而较长的央求仍在运行时，会导致应用率较低。由于服务场景中的央求具有异步本性，因此缓解这种低应用率的时代段是有可能的。基于此，连气儿批处理工夫被提议，以便在一些旧央求完成后对新央求进行批处理。ORCA是在大模子服务端第一个这么作念的做事。
每个央求的谋划包含多个迭代，每个迭代表现预填充方法或解码方法。作家建议可以在迭代级别对不同的央求进行批处理。此做事在线性操作符中结束迭代级批处理，在序列维度中将不同的央求联贯在沿途。因此，与完成的央求相对应的备用存储和谋划资源被实时开释。继ORCA之后，vLLM将该工夫扩展到介怀力谋划，使不同KV缓存长度的央求能够批处理在沿途。Sarathi、DeepSpeed-FastGen和SarathiServe进一步引入了一种split-and-fuse方法，将预填充请乞降解码央求批处理在沿途。具体来说，此方法来源在序列维度上拆分长预填充央求，然后将其与多个短解码央求批处理在沿途。该方法平衡了不同迭代之间的做事负载，并通过舍弃新央求的延伸权贵减少了尾部延伸。LightLLM也禁受了split-and-fuse方法。
6.2.3 Scheduling工夫在大模子服务中，每个央求的功课长度具有可变性，因此推广央求的纪律会权贵影响服务系统的迷糊量。head-of-line blocking发生在长央求被赋予优先级时。具体来说，对于长央求，内存使用会飞速增长，当系统内存容量耗尽时，会导致后续央求受阻。ORCA和开源框架，包括vLLM和LightLLM，禁受随意的先到先服务(FCFS)原则来调整央求。DeepSpeed-FastGen则优先辩论解码央求以提高性能。FastServe提议了一种霸占式调整计策来优化列队挫折问题，结束大模子服务的低功课完成时代(JCT)。FastServe禁受多级反馈部队(MLFQ)来优先处理剩余时代最短的央求。由于自动转头解码方法会产生未知的央求长度，FastServe来源预计长度，并应用跳过联贯方式为每个央求找到合适的优先级。与以往的做事不同，VTC筹商了大模子推理服务中的公正性。VTC引入了一个基于token数的本钱函数来计算客户端之间的公正性，并进一步提议了一个公正调整法子来确保公正性。
6.2.4 漫衍式系统为了结束高迷糊量，大模子服务日常部署在漫衍式平台上。最近的做事还侧重于通过应用漫衍式特征来优化此类推理服务的性能。值得介怀的是，预填充是谋划密集型的，解码是内存密集型的，splitwise， TetriInfer和DistServe讲授了领会央求的预填充息争码方法的遵循。这么，两个不同的阶段就可以笔据各自的特质进行孤立的处理。SpotServe遐想用于在具有可霸占GPU实例的云上提供大模子服务。SpotServe有用地处理包括动态并行左右和实例迁徙在内的挑战，何况还应用大模子的自转头本性来结束token级别的景色回复。此外，Infinite-LLM将vLLM中的分页KV缓存方法扩展到漫衍式云环境。
6.3 硬件加速器遐想曩昔的连络做事汇聚在优化Transformer架构，超越是优化介怀力算子，日常禁受稀疏方法来促进FPGA部署。与NVIDIA V100 GPU比较，FACT加速器通过线性运算的搀和精度量化和算法-硬件协同遐想结束了超卓的能效，而且这些方法不是为生成式大模子量身定制的。
近期的做事，如ALLO凸起了FPGA在管束内存密集型解码阶段方面的上风。强调了模子压缩工夫对大模子高效FPGA部署的症结性。相背，DFX侧重于解码阶段优化，但艰巨模子压缩方法，截止了可扩展性在更大的模子和更长的输入(最多1.5B模子和256个token)。ALLO栽种在这些观点的基础上，进一步提供了一个可组合和可重用的高等合成(High-level Synthesis, HLS)内核库。与DFX比较，ALLO的结束在预填充阶段展示了超卓的生成加速，在解码时代结束了比NVIDIA A100 GPU更高的能效和加速。
FlightLLM也应用了这些观点，引入了一个可建立的稀疏数字信号处理器(DSP)链，用于各式具有高谋划遵循的稀疏模式。为了提高存储带宽应用率，提议了一种支抓搀和精度的片上译码决策。FlightLLM在Llama2-7B型号上结束了比NVIDIA V100S GPU高6.0倍的能效和1.8倍的本钱效益，解码时的迷糊量比NVIDIA A100 GPU高1.2倍。
6.4 大模子推理框架对比作家对比了多个推理框架的性能，如表6所示。使用Llama2-7B(batch size=1，输入长度=1k，输出长度=128)测量推理迷糊量。推理服务性能是在ShareGPT数据集上测量的最大迷糊量。两者都基于单个NVIDIA A100 80GB GPU。在上述框架中，DeepSpeed、vLLM、LightLLM和TensorRT-LLM集成了推理服务功能，为来自多个用户的异步央求提供服务。作家还在表格中列出了每个框架的优化。作家还在表中列出了针对每个框架的优化。除了HuggingFace外，通盘框架都结束了operator级别或图优化级别的优化以提高性能，其中一些框架还支抓推测解码工夫。请介怀，作家测量通盘框架的推感性能时，莫得使用推测解码工夫。推理迷糊量的罢了标明，FlashDecoding++和TensorRT-LLM在掩饰主要算子和谋划图的优化方面优于其他算法。在推理服务方面，各框架均禁受细粒度、不连气儿存储方式进行KV缓存，并禁受连气儿批处理工夫提高系统应用率。与vLLM和LightLLM不同，DeepSpeed在调整中优先辩论解码央求，这意味着如果批处理中有豪阔的现存解码央求，则不会合并新央求。
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表6：开源推理框架性能对比6.5 意志，建议和畴昔办法系统级优化在不责难精度的同期提高了遵循，因此在大模子推理实践中越来越开阔。对推理的优化也适用于服务。最近，operator优化照旧与推行服务场景详尽结合，例如，故意为前缀缓存遐想的RadixAttention和加速推测解码考据的tree attention。应用和场景的迭代将不休对operator的发展提议新的要求。
辩论到推行推理服务系统中固有的多方面办法，例如JCT、系统迷糊量和公正性，调整计策的遐想相应地变得复杂。在央求长度不深信的大模子服务领域，现存文件日常依赖于预计机制来促进调整计策的遐想。然则，面前的预计器的有用性够不上空想的圭表，这标明在服务调整计策开发中存在创新和优化的后劲。
7 要道应用场景筹商面前的连络在探索跨各式优化级别的高效大模子推理的领域方面取得了紧要进展。然则，需要进一步的连络来提无际模子在推行场景中的遵循。作家为数据级(第4.3节)、模子级(第5.3节)和系统级(第6.5节)的优化工夫分析了有但愿的畴昔办法。在本节中，作家总结了四个要道场景：Agent and Multi-Model Framework、Long-Context LLMs、Edge Scenario Deployment和安Security-Efficiency Synergy，并对它们进行了更平凡的筹商。
Agent and Multi-Model Framework：如4.3章所筹商，Agent 和Multi-Model框架的最近做事，通过应用大模子的顽强才智，权贵提高了Agent处理复杂任务和东说念主类央求的才智。这些框架在增多大模子谋划需求的同期，在大模子输出内容的结构中引入了更多的并行性，从而为数据级和系统级优化(如输出组织工夫)创造了契机。此外，这些框架当然地引入了一个新的优化级别，即pipeline级别，它具有在该级别上提高遵循的后劲。
此外，越来越多的连络趋势侧重于将AI智能体扩展到多模态领域，日常使用多模态大模子(Large multimodal Models, LMM)行为这些Agent系统的中枢。为了提高这些新兴的基于LMM的智能体的遵循，为LMM遐想优化工夫是一个很有出息的连络办法。
Long-Context LLMs：面前，大模子濒临着处理越来越长的输入高下文的挑战。然则，自介怀力操作(Transformer-style大模子的基本组成部分)阐发出与高下文长度有关的二次复杂度，对最大高下文长度施加了截止在西席和推理阶段。各式计策照旧被探索了来处治这一截止，包括输入压缩(第4.1节)、稀疏介怀力(第5.2.2节)、低复杂度结构的遐想(第5.1.3节)和介怀算子的优化(第6.1.1节)。值得介怀的是，具有次二次或线性复杂性的非transformer架构(第5.1.3节)最近引起了连络东说念主员的极大酷爱酷爱。
尽管它们遵循很高，但与Transformer架构比较，这些新架构在各式才智(如高下文体习才智和汉典建模才智)上的竞争力仍有待历练。因此，从多个角度探索这些新架构的功能并处治它们的局限性仍然是一个有价值的追求。此外，为各式场景和任务深信必要的高下文长度，以及深信将行为畴昔大模子基础相沿的下一代架构，这一丝至关症结。
Edge Scenario Deployment：尽管提无际模子推理的遵循照旧有了很多做事，但将大模子部署到资源极其有限的边际开垦(如挪动电话)上仍然存在挑战。最近，很多连络东说念主员对具有1B ~ 3B参数的较小言语模子的预西席阐发出了酷爱酷爱。这种范围的模子在推理过程中提供了更少的资源本钱，何况与更大的模子比较，具有结束泛化才智和竞争性能的后劲。然则，开发如斯高效和顽强的微型言语模子的方法仍然莫得得到充分的探索。
一些连络照旧开启了这个有但愿的办法。例如，MiniCPM通过沙盒实验来深信最优的预西席超参数。PanGu-π-Pro建议使用来自模子修剪的矩阵和工夫来运挪动预西席打磨谢谢的模子权重。MobileLLM在微型模子遐想中禁受了“深而薄”的架构，并提议了跨不同层的权重分享，在不增多额外内存本钱的情况下增多层数。然则，小模子和大模子之间仍存在性能差距，需要畴昔的连络来缩小这一差距。畴昔，贫穷需要连络奈何识别边际场景下的模子模范，并探索各式优化方法在遐想上的领域。
除了遐想较小的模子以外，系统级优化为大模子部署提供了一个有出息的办法。最近一个值得介怀的神情，MLC-LLM生效地在挪动电话上部署了LLaMA-7B模子。MLC-LLM主要使用解析、内存缠绵和轮回优化等编译工夫来增强延伸并责难推理时代的内存本钱。此外，禁受云边际合营工夫或遐想更复杂的硬件加速器也可以匡助将大模子部署到边际开垦上。
Security-Efficiency Synergy：除了任务性能和遵循外，安全性亦然大模子应用中必须辩论的要道成分。面前的连络主要汇聚在遵循优化方面，莫得充分处次第全辩论的操作。因此，连络遵循和安全性之间的相互作用，并深信面前的优化工夫是否会挫伤大模子的安全性是至关症结的。如果这些工夫对大模子的安全性产生负面影响，一个有但愿的办法是开发新的优化方法或创新现存的方法，以结束大模子的遵循和安全性之间更好的衡量。
8 总结高效的大模子推理侧重于减少大模子推理过程中的谋划、内存拜访和内存本钱，旨在优化诸如延伸、迷糊量、存储、功率和动力等遵循谋划。作家在本综述中提供了高效大模子推理连络的全面挂念，提议了要道工夫的观点，建议和畴昔办法。来源，作家引入了包含数据级、模子级和系统级优化的分层分类法。随后，在这一分类方法的率领下，作家总结每个端倪和子领域的连络。对于模子量化和高效服务系统等熟谙的工夫，作家进行了实验来评估和分析它们的性能。在此基础上，提议了实践建议。为该领域的从业者和连络东说念主员提议建议并深信有出息的连络门路。
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