通过理论分析大规模语言模型的内部结构和操作机制，探讨Transformer及其派生体结构在捕获长期依赖时的计算效率限制。评估自适应优化算法、大规模并行计算技术和混合精度训练策略对加速收敛和减少内存占用的贡献。回顾模型压缩技术的最新进展，展示其在减小模型规模和推理延迟、保持模型预测准确性方面的能力。批判性审查当前效率优化方法的局限性，并提出未来研究展望。

该研究论文强调了大语言模型（LLMs）对参数高效微调（PEFT）的迫切需求，并提出了创新的PEFT架构、不同学习设置的PEFT、结合模型压缩技术的PEFT以及多模态LLMs的PEFT探索。该论文旨在激发进一步研究，并促进围绕LLMs的更高效和可访问的PEFT的讨论。

本文介绍了一种名为 DeepSpeed-MoE 的深度学习模型训练及推断方案，通过 Mixture-of-Experts 模型架构实现。该方案采用新颖的模型压缩技术和高度优化的推断系统，能够在减小模型尺寸、提高能效和降低硬件资源要求等方面表现出色。

LoSparse是一种新的模型压缩技术，通过低秩矩阵和稀疏矩阵的加和来近似权重矩阵，避免了低秩逼近和剪枝的局限性，在自然语言理解、问答和生成等任务中表现优异。

该论文综述了针对大型语言模型的模型压缩技术，包括量化、修剪和知识蒸馏等方法。讨论了压缩后的大型语言模型的基准策略和评估指标，以提高效率和实际应用。为未来发展奠定了基础。