该文汇总多项大语言模型优化研究：用量子Grover算法加速稀疏注意力并获多项式加速；以零阶算法优化softmax；用差分隐私保护注意力矩阵；改进前向梯度学习以降低方差，并在多个数据集上媲美反向传播；提出ScaleGrad缓解重复短语；研究双层优化与近似隐式微分；用局部辅助网络改进前向梯度；基准测试LLM预训练、微调与推理性能；分析注意力结构与Hessian近似最优解；证明线性自注意力Transformer可模拟线性回归梯度下降。

该文综述多种大语言模型推理加速方法，包括Medusa（通过额外解码头并行预测多标记，提速2.2至3.6倍）、级联投机解码、多候选验证、HydraSum多解码器、分块并行解码、自推测解码及Hydragen共享前缀注意力等，分别从草稿模型、并行验证和注意力计算等角度减少解码步骤，提升吞吐量。

本文综述了多种提升Transformer效率的方法：Hyena用长卷积替代注意力以降低训练成本；快速权重编程器增强线性注意力；CoT利用上下文优化注意力；轻量注意力加速翻译；实时分割网络动态生成解码器权重；斑马模型通过局部-全局注意力降低复杂度；SCL自动剪枝优化稀疏性。