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大型语言模型的推理效率从粗粒度到细粒度评估
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原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
本文介绍了一种新的度量大型语言模型推理效率的方法，分析了十种先进模型的性能，强调优化措施对推理效率的影响，并探讨了模型压缩和高效推理的算法进展，为研究人员和从业者提供了有价值的资源。
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关键要点
- 提出了一种新的度量大型语言模型推理效率的方法，称为理想运行时间（idealized runtime）。
- 对十种最先进的自回归 Transformer 模型进行了比较，发现某些 API 的推理效率高于其他模型，主要归因于优化措施。
- 研究分析了大型语言模型的预训练、微调和运行时性能，为用户和研究人员提供了配置选择和优化性能的理解。
- 对不同规模的 LLM 在两代热门 GPU 上的推理性能和能源成本进行了基准测试和初步分析。
- 综述了改善大型语言模型效率的算法进展，包括扩展法则、数据利用、架构创新等多个方面。
- 通过跳过 Transformer LLMs 中的后续 attention 子层，有效压缩大型语言模型，提升性能并降低计算成本。
- 研究了大型语言模型的压缩和高效推理方法，介绍了量化、修剪、蒸馏等算法，并区分中型模型和大型模型。
- 提出了一种基于选择和推理的框架，能够在不进行微调的情况下改进大型语言模型的逻辑推理性能。
- 回顾了大型语言模型培训和推理部署技术的演变，讨论了数据预处理、模型压缩、并行计算等主题。
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延伸问答
什么是理想运行时间（idealized runtime）？
理想运行时间是一种新的度量大型语言模型推理效率的方法。
大型语言模型的推理效率受哪些因素影响？
推理效率主要受优化措施的影响，而不仅仅是模型本身。
如何改善大型语言模型的推理性能？
可以通过模型压缩、量化、修剪和蒸馏等算法来改善推理性能。
在不同GPU上，大型语言模型的推理性能如何？
研究分析了在NVIDIA V100和A100两代热门GPU上的推理性能和能源成本。
大型语言模型的压缩方法有哪些？
压缩方法包括量化、修剪、蒸馏和紧凑架构设计等。
如何在不微调的情况下提高大型语言模型的推理性能？
可以使用基于选择和推理的框架来提高推理性能。
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