近年来,大语言模型(Large Language Models, LLMs)技术迎来了快速发展,其在各行业的应用呈现出蓬勃增长的态势。从自然语言处理到智能推荐,再到信息检索和自动化写作,LLMs正逐渐成为许多领域中不可或缺的工具。然而,随着应用场景的逐渐...近年来,大语言模型(Large Language Models, LLMs)技术迎来了快速发展,其在各行业的应用呈现出蓬勃增长的态势。从自然语言处理到智能推荐,再到信息检索和自动化写作,LLMs正逐渐成为许多领域中不可或缺的工具。然而,随着应用场景的逐渐多样化和需求的不断增加,LLMs推理效率问题日益凸显。在实际应用场景中,快速准确的推理能力对于响应用户请求、处理大规模数据和实时决策至关重要。为了应对这一挑战,学术界展开了广泛的研究和探索,致力于提高LLMs的推理效率。对此,全面调研了实际应用场景中有关LLMs高效推理的文献。首先,介绍了LLMs推理的原理,并分析了在实际应用场景中如何提高LLMs的推理效率。然后,引入了一个针对实际应用场景的分类系统,其主要分为3个层面,分别是算法优化层面、参数优化层面和系统优化层面;并对大模型进行相关研究的总结和归纳。最后,探讨了未来可能的研究方向。展开更多
文摘近年来,大语言模型(Large Language Models, LLMs)技术迎来了快速发展,其在各行业的应用呈现出蓬勃增长的态势。从自然语言处理到智能推荐,再到信息检索和自动化写作,LLMs正逐渐成为许多领域中不可或缺的工具。然而,随着应用场景的逐渐多样化和需求的不断增加,LLMs推理效率问题日益凸显。在实际应用场景中,快速准确的推理能力对于响应用户请求、处理大规模数据和实时决策至关重要。为了应对这一挑战,学术界展开了广泛的研究和探索,致力于提高LLMs的推理效率。对此,全面调研了实际应用场景中有关LLMs高效推理的文献。首先,介绍了LLMs推理的原理,并分析了在实际应用场景中如何提高LLMs的推理效率。然后,引入了一个针对实际应用场景的分类系统,其主要分为3个层面,分别是算法优化层面、参数优化层面和系统优化层面;并对大模型进行相关研究的总结和归纳。最后,探讨了未来可能的研究方向。
