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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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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Q&A
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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