2404.14294.md

背景

• 背景
  文章指出，大型语言模型（LLMs）因其在各种任务上的显著表现而受到广泛关注。然而，LLM推理的大量计算和内存需求为资源受限场景中的部署带来挑战。这一领域的工作已经朝向开发提高LLM推理效率的技术方向发展。

• 已有的工作 现有工作未能解决LLM推理效率低下的主要原因，即模型大小庞大、具有二次复杂度的注意力（Attention）操作和自回归解码方法。

核心贡献

• 提出了一个综合研究

  • 挑战1：大模型尺寸 LLMs推理效率低下的一个主要原因是模型尺寸庞大。本文提出的综合研究收集和分类了现有文献中的各种技术，形成数据层面、模型层面和系统层面的优化分类，以应对这一挑战。

  • 挑战2：注意力操作的二次复杂度 文中分析了一个致使LLM推理效率低下的核心问题是注意力操作具有随输入长度呈二次复杂度增长的特性。文章通过汇总比较不同子领域中的代表性方法，提供了量化洞察，并对这些方法进行了实验分析。

实现与部署

文章进行了比较实验，在关键子领域内对代表性方法进行量化分析，为提高LLM推理效率提供了实践建议和指导。尽管未提供具体的实验数据详细信息，但通过构建了一个关于现有文献的分类体系，并对其中的方法进行了系统的总结和比较，能够帮助读者更好地理解目前LLM推理效率领域的研究进展，并为将来的研究提供方向。

总结

本文提供了一个全面的综述关于提高大型语言模型推理效率的文献，并提出了一个包含数据层、模型层和系统层优化的分类法。同时，通过实验对关键技术进行了量化比较，指出了研究的未来方向。