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深度学习当然谈话处理 原创作家：fanmetasy
大模子由于其在种种任务中的出色推崇而引起了平素的关怀。然则，大模子推理的大量运筹帷幄和内存需求对其在资源受限场景的部署建议了挑战。业内一直在发愤开发旨在提魁伟模子推理效力的本事。本文对现存的对于高效大模子推理的文件进行了全面的综述总结。起原分析了大模子推理效力低下的主要原因，即大模子参数领域、刺观点运筹帷幄操的二次复杂度作和自记忆解码方法。然后，引入了一个全面的分类法，将现存优化责任分辨为数据级别、模子级别和系统级别的优化。此外，本文还对要道子领域的代表性方法进行了对比实验，以及分析并给出一定的见解。终末，对接洽责任进行总结，并对将来的酌量标的进行了征询。
论文：A Survey on Efficient Inference for Large Language Models地址：https://arxiv.org/abs/2404.14294
1 Introduction连年来，大模子受到了学术界和工业界的平素关怀。
LLM领域履历了显耀的增长和显耀的成就。很多开源llm依然出现，包括gpt-系列(GPT-1， GPT-2和GPT-3)， OPT， lama系列(LLaMA ， LLaMA 2，BaiChuan 2 ，Vicuna， LongChat)， BLOOM， FALCON， GLM和Mtaistral[12]，他们用于学术酌量和交易落地。大模子的告捷源于其处理种种任务的刚劲身手，如神经谈话贯通(NLU)、神经谈话生成(NLG)、推理和代码生成[15]，从费力毕了ChatGPT、Copilot和Bing等有影响力的应用标准。越来越多的东谈主觉得[16]LMM士的崛起和取得的成就标志着东谈主类向通用东谈主工智能(AGI)迈进了一大步。
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图1：大模子部署挑战然则，LLM的部署并不老是很告成。如图1所示，在推理过程中，使用LLM频频需要更高的运筹帷幄本钱，内存访谒本钱和内存占用。（根底原因分析见Sec. 2.3）在资源受限的场景中，推理效力也会诽谤（如，延长，浑沌量，功耗和存储）。这对LLM在终局以及云场景这两方面的应用带来了挑战。例如，雄壮的存储需求使得在个东谈主札记本电脑上部署70B参数目的模子来用于扶持开发是不切履行的。此外，如果将LLM用于每一个搜索引擎恳求，那么低浑沌量将带来雄壮的本钱，从而导致搜索引擎利润的大幅减少。
运道的是，大量的本事依然被建议来，以已毕LLM的灵验推理。为了取得对现存酌量的全面了解，并激励进一步的酌量，著述对刻下现存的LLM高效推理责任接管了分级分类和系统总结。具体来说，将现存责任分辨组织为数据级别、模子级别和系统级别的优化。此外，著述对要道子领域内的代表性方法进行了实验分析，以安逸常识，提供履行性建议并为将来的酌量发愤提供指挥。
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表1：综述对比咫尺，综述[17],[18],[19],[20],[21],[22]均触及LLM领域。这些综述主要蚁合在LLM效力的不同方面，但提供了进一步改良的契机。Zhu等[17],Park等[18]和Wang等。[19]将综述的重点放在，模子压缩本事上，是模子级别的优化。Ding等[20]将数据和模子架构动作酌量重点。Miao等[21]从机器学习系统(MLSys)酌量的角度酌量LLM的灵验推理。比拟之下，本文提供了一个更全面的酌量范围，在三个头绪上科罚优化：数据级别、模子级别和系统级别，同期也囊括了最近的酌量责任。而Wan等[22]和Xu等[23]也对高效LLM酌量进行了全面综述。基于在几个要道的子领域如模子量化和模子server端中进行的实验分析，本文通过整合对比实验，提供履行的见解和建议。如表1所示，展示了种种综述之间的比较。
本文行文结构分辨如下：第二章先容了LLMs的基本主意和常识，并对LLMs推理过程中效力瓶颈进行了详备的分析。第三章展示了本文建议的分类法。第四章到第六章从三个不同优化级别分别对接洽责任进行展示征询。第七章针对几个要道的应用场景进行更平素的征询。第八章总结本综述的要道孝敬。
2 Preliminaries2.1 transformer架构的LLM谈话建模动作谈话模子的基本功能，包括对单词序列概率进行建模并预计后续单词的概率漫步。连年来酌量东谈主员发现加多谈话模子领域不仅提高了谈话建模身手，除了传统的NLP任务以外，还产生了处理更复杂任务的身手[24]，这些领域更大的谈话模子是被称为大模子(LLMs)。
主流大模子是基于Transformer架构[25]遐想的。典型的transformer架构的模子由数个堆叠的transformer block组成。频频，一个transformer block由一个多头自刺观点（MHSA）模块，一个前馈神经网络（FFN）和一个LayerNorm（LN）层组成。每个transformer block采纳前一个transformer block的输出特征，并将其动作输入，并将特征串行送进每个子模块中，终末输出。特出的是，在第一个transformer block前，需要用一个tokenizer将传统的输入语句滚动为token序列，并紧接着使用一个embedding层将token序列滚动为输入特征。且一个特殊的位置embedding被加入到输入特征中，来对输入token序列的token表率进行编码。
Transformer架构的中枢是自刺观点机制，其在多头自刺观点（MHSA）模块被使用。MHSA模块对输入进行线性变换，得到了Q，K，V向量，如公式(1)所示：
其中为输入特征，为第个刺观点头的变换矩阵。接着自刺观点操作被应用于每个（）元组并得到第个刺观点头的特征，如公式(2)所示：
其中是query(key)的维度。自刺观点运筹帷幄包含矩阵乘法，其运筹帷幄复杂度是输入长度的二次方。终末，MHSA模块将整个刺观点头的特征进行拼接，并对他们作念映射矩阵变换，如公式(3)所示：
其中是映射矩阵。自刺观点机制可以让模子识别不同输入部分的要害性，而无须去推敲距离，也已就此可以取得输入语句的长距离依赖以及复杂的关系。
FFN动作transformer block的另一个要害模块，被竖立在多头自刺观点（MHSA）模块之后，且包含两个使用非线性激活函数的。其采纳MHSA模块的输出特征如公式（4）所示，进行运筹帷幄：
其中，和为两个线性层的权重矩阵，为激活函数。
小程序开发2.2 大模子推理过程最受宽待的大模子，如，decoder-only架构的大模子频频接管自记忆的方式生成输出语句，自记忆的方式是逐token的进行输出。在每一次生成步中，大模子将当年的全部token序列动作输入，包括输入token以及刚刚生成的token，并生成下一个token。跟着序列长度的加多，生过文本这一过程的时期本钱也显耀藏家。为了科罚这个问题，一个要道本事，key-value（KV）缓存被建议来，用于加速文本生成。
KV缓存本事，包括在多头自刺目(MHSA)块内，存储和复用前边的token对应的key 向量(K)和value向量(V)。此项本事在大模子推理以中得到了平素的应用，因为其对文本生成延长已毕了雄壮的优化。基于此项本事，大模子的推理过程可以分辨为两个阶段：
①prefilling阶段：大模子运筹帷幄并存储原始输入token的KV缓存，并生成第一个输出token，如图2（a）所示
②decoding阶段：大模子诈欺KV 缓存一一输出token，并用更生成的token的K，V（键-值）对进行KV缓存更新。
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图2：KV缓存本事在大模子推理中应用旨趣线路图图片
如图3所示，展示了升迁推理效力的要道想法。对于横轴Latency(延长，在预填充（prefilling）阶段，将first token latency记作生成第一个token的时期；在decoding阶段，将per-output token latency记作生成一个token的平均时期。此外，generation latency线路输出通盘token序列的时期。对于纵轴Memory（内存），model size被用来线路存储模子权重所需要的内存大小以及KV cache size代表存储存储KV缓存的内存大小。此外，peak memory代表在生成工程中需要占用的最大内存。其简陋为model size与KV cache size之和。对模子权重和KV缓存的内存和。恐惧延长和内存中，浑沌量（throughput）亦然大模子推理奇迹系统中的一个平素使用的想法。token throughput线路每秒生成的token数目，request throughput线路每秒完成的恳求数。
2.3 推理效力分析在资源受限的场景中，部署大模子并保捏其推理效力以及性能对于工业界和科研及都是雄壮的挑战。例如，对有700亿参数目的LLaMA-2-70B进行部署，以FP16数据样子对其权重进行加载需要140GB显存（VRAM），进行推理需要至少6张 RTX 3090Ti GPU（单卡显存24GB）或者2张NVIDIA的A100 GPU（单卡显存80GB）。在推理延长方面，2张NVIDIA的A100 GPU上生成一个token需要100毫秒。因此，生成一个具稀有百个token的序列需要逾越10秒。恐惧内存占用和推理延长，浑沌量以及动力电量的耗尽都需要被推敲。大模子推理过程中，三个要害身分将很大程度上影响上述想法。运筹帷幄本钱（computational cost），内存访谒本钱（memory access cost）和内存使用（memory usage）。大模子推理低效力的根底原因需要关怀三个要道身分：
①Model Size：主流大模子频频包含数十亿致使万亿的参数。例如，LLaMA-70B模子包括700亿参数，而GPT-3为1750亿参数。在推理过程中，模子大小对运筹帷幄本钱、内存访谒本钱和内存使用产生了显耀影响。
②Attention Operation：如2.1和2.2中所述，prefilling阶段中，自刺目操作的运筹帷幄复杂度为输入长度的2次方，因此输入长度的加多，运筹帷幄本钱、内存访谒本钱和内存使用都会显耀加多。
③Decoding Approach：自记忆解码是逐token的进行生成。在每个decoding step，整个模子权重都来自于GPU芯片的片下HBM，导致内存访谒本钱雄壮。此外，KV缓存跟着输入长度的增长而增长，可能导致内存分散和不规矩内存访谒。
3 TAXONOMY上述部分陈述了影响大模子推感性能的要道身分，如运筹帷幄本钱、内存访谒本钱和内存使用，并进一步分析了根底原因：Model Size、Attention Operation和Decoding Approach。很多酌量从不同的角度对优化推理效力进行了发愤。通过纪念和总结这些酌量，著述将它们分为三个级别的优化，即：数据级别优化、模子级别优化和系统级别优化(如图4所示)：
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图4：大模子推感性能优化分类数据级别优化：即通过优化输入prompt（例如，输入压缩)或者更好的组织输出内容（例如，输出组织）。这类优化频频不会改变原来的模子，因此莫得奋斗的模子教导本钱(其中，可能需要对极少的扶持模子进行教导,但与教导大模子的本钱比拟，这个本钱可以被忽略)。模子级别优化：即在模子推理时，通过遐想一个灵验的模子结构（如灵验的结构遐想）或者压缩预教导模子（如模子压缩）来优化推理效力。优化第一种优化频频需要上流的预教导或极少的微调来保留或者回话模子身手的本钱，而第二种典型的会给模子性能带来失掉。系统级别优化：即优化推理引擎或者奇迹系统。推理引擎的优化不需要进行模子教导，奇迹系统的优化对于模子性能而言更是无损的。此外，著述还在章节6.3中队硬件加速遐想进行了概略的先容。4.数据级别优化数据级别的优化本年来的责任可以分辨为两类，如优输入压缩或者输出组织。输入压缩本事径直裁减了模子的输入长度来减少推理失掉。同期输出组织本事通过组织输出内容的结构来已毕批量(并行)推理，此方法可以升迁硬件诈欺率和诽谤模子的生成延长。
4.1输入压缩在大模子的履行应用中，提醒词prompt至关要害，很多责任都建议了遐想提醒词的新方法，它们在实践中均展示出全心遐想的提醒可以开释大模子的性能。例如，高低体裁习（In-Context Learning）建议在prompt中包含多个接洽示例，这种方法能够饱读舞大模子去进行类比学习。想维链（Chain-of-Thought， COT）本事则是在高低文的示例中加入一系列中间的推理设施，用于匡助大模子进行复杂的推理。然则，这些提醒词上的接洽手段不可幸免地会导致提醒词更长，这是一个挑战，因为运筹帷幄本钱和内存使用在prefilling时期会二次增长(如2.3节所示)。
为了科罚这个问腿输入prompt压缩本事被建议来用于裁减提醒词长度且不合大模子的回答质地组成显耀性影响。在这一本事方面，接洽酌量可分为四个方面，如图5所示：提醒词剪辑（prompt pruning），提醒词总结（prompt summary），基于提醒词的软压缩（soft prompt-based compression）和检索增强生成（retrieval augmented generation， RAG）。
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图5：大模子输入压缩方法分类4.1.1 提醒词剪辑（prompt pruning）提醒词剪辑的中枢想想是从输入prompt中基于预界说或者学习到的要道性想法中去在线去除不要害的token，语句或者文档。DYNAICL建议对给定输入，动态地详情高低文示例的最优数目，通过一个教导好的基于大模子的controller。Selective Context这篇论文建议将token合并为数个单位，接着使用一个基于self-information想法（如，negative log likelihood）的单位级别地prompt剪辑。STDC论文基于解析树进行提醒词剪辑，其迭代地删除在剪辑后导致最小性能下落的短语node。PCRL论文引入了一种基于强化学习的token级别的剪辑有谋划。PCRL背后的中枢想想是通过将诚实度和压缩比组合到奖励函数中来教导一个战术大模子。诚实度是通过运筹帷幄经过剪辑后的输出提醒符和原始提醒词之间的相似度来斟酌的。RECOMP方法已毕了一种句子级别剪辑战术来压缩用于检索增强谈话模子(Retrieval-Augmented Language Models， RALMs)的提醒。该方法包括使用预教导的encoder将输入问题和文档编码为latent embedding。然后，它凭证文档embedding与问题embedding的相似度决定要去除哪些文档。LLMLingua引入了一种粗到细的剪枝有谋划，用于prompt压缩。起原，它推广示范级别的剪辑，然后凭证困惑度推广token级别的剪辑。为了提高性能，LLMLingua建议了一个预算抵制器，在提醒词的不同部分之间动态分拨剪辑预算。此外，它诈欺迭代式的token级的压缩算法来科罚由要求孤独性假定引入的不准确性。LLMLingua还接管了一种漫步对皆战术，将想法大模子的输出漫步与用于困惑度运筹帷幄的较小大模子进行对皆。LongLLMLingua[41]在LLMLingua的基础上进行了一些加强:(1)它诈欺以输入问题为要求的困惑度动作提醒词剪辑的想法。(2)它为不同的演示分拨不同的修剪比例，并凭证其想法值在最终提醒词内再行排序。(3)基于反映恢规复始内容。CoT-Influx引入了一种使用强化学习对想维链(CoT)提醒词进行粗到细粒度剪辑的方法。具体来说，它会先剪辑去除不要害的示例，然后在剩下的示例中连接删除不要害的token。
4.1.2 提醒词总结（prompt summary）提醒词总结的中枢想想是在保捏相似的语义信息的前提下，将原有提醒词浓缩为更短的总结。这些本事还可以动作提醒词的在线压缩方法。与前边提到的保留未剪辑绚丽的提醒词剪辑本事不同，这一溜方法将通盘提醒符抨击为总结。RECOMP[34]引入了一个抽象压缩器（Abstractive Compressor），其将输入问题和检索到的文档动作输入，生成一个爽朗的节录。具体来说，它从大领域的大模子中索求轻量级压缩器来进行总结责任。SemanticCompression建议了一种语义压缩方法。它起原将文天职解成句子。然后，它凭证主题将句子分组，然后总结每组中的句子。
4.1.3 基于提醒词的软压缩（Soft Prompt-based Compression）这种压缩本事的中枢想想是遐想一个比原始提醒词短得多的软提醒词，动作大模子的输入。软提醒词被界说为一系列可学习的一语气token。有些本事对固定前缀的提醒词(如系统提醒词、特定任务提醒词)接管脱机压缩。例如，PromptCompression教导软提醒来模拟预定的系统提醒词。该方法包括在输入token之前添加几个软token，并允许在反向传播时期对这些软token进行诊疗。在对提醒数据集进行微调之后，软token序列充任软提醒词。Gisting引入了一种方法，使用前缀词调优将特定任务的提醒词压缩为一组爽朗的gist token。鉴于特定任务的提醒会因任务而异，前缀词调优将针对每个任务单独使用。为了提高效力，Gisting进一步引入了一种元学习方法，用于预计新的未见过的gist token基于先前任务中的的gist token。
其他本事对每个新的输入提醒词进行在线压缩。例如，AutoCompressors教导一个预教导的谈话模子，通过无监督学习将提醒词压缩成总结向量。ICAE教导了一个自动编码器将原始高低文压缩到短牵挂槽中。具体来说，ICAE接管稳健LoRA的大模子动作编码器，并使用想法大模子动作解码器。在输入token之前添加一组牵挂token并将其编码到牵挂槽中。
4.1.4 检索增强生成（retrieval augmented generation， RAG）检索增强生成(Retrieval-Augmented Generation, RAG)旨在通过整合外部常识来源来提魁伟模子回答的质地。RAG也可以看作是在处理大量数据时提高推理效力的一种本事。RAG莫得将整个信息合并到一个过长的prompt中，而是将检索到的接洽信息添加到原始提醒符中，从而确保模子在显耀减少提醒词长度的同期采纳到必要的信息。FLARE使用对行将到来的句子的预计来主动决定何时以及检索什么信息。REPLUG将大模子视为一个黑盒，并使用可调检索模子对其进行扩充。它将检索到的文档添加到冻结的黑盒大模子的输入中，并进一步诈欺大模子来监督检索模子。Self-RAG通过检索和自我反想来提魁伟模子的质地和真确性。它引入了反馈token，使大模子在推理阶段可控。
4.2 输出组织（Output Organization）传统的大模子的推理过程是皆备表率生成的，这会导致大量的时期耗尽。输出组织本事旨在通过组织输出内容的结构来(部分地)已毕并行化生成。
想维骨架(Skeleton-of-Thought, SoT)是这个标的的前驱。SoT背后的中枢想想是诈欺大模子的新兴身手来对输出内容的结构进行筹画。具体来说，SoT包括两个主要阶段。在第一阶段(即框架阶段)，SoT指挥大模子使用预界说的“框架提醒词”生成谜底的简明框架。例如，给定一个问题，如“中国菜的典型类型是什么?”，这个阶段的输出将是一个菜的列表(例如，面条，暖锅，米饭)，莫得详备的描绘。然后，在第二阶段(即点扩展阶段)，SoT指挥大模子使用“点扩展提醒符”来同期扩展骨架中的每个点，然后将这些拓展集结起来最终形成终末谜底。当应用于开源模子时，可以通过批推理推广点扩展，这可以升迁硬件诈欺率，并在使用疏导的运筹帷幄资源的前提下减少总体生成延长，以减少特殊的运筹帷幄。SoT的推理经由展示如图6所示：
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由于特殊的提醒词(如骨架提醒词和点扩展提醒词)带来的支出，SoT征询了在点扩展阶段跨多个点来分享全国提醒词前缀的KV缓存的可能性。此外，SoT使用路由模子来决定SoT是否适当应用于特定的问题，目的是将其松手在合适的情况下使用。散伙，SoT在最近发布的12个大模子上 已毕了高达2.39倍的推理加速，并通过提高谜底的种种性和接洽性来提高谜底质地。
SGD进一步扩展了SoT的想想，其将子问题点组织成一个有向无环图(DAG)，并在一个回合内并行地回答逻辑孤独的子问题。与SoT雷同，SGD还诈欺大模子的新兴身手，通过提供我方制作的提醒词和几个示例来生成输出结构。SGD放宽了不同点之间严格的孤独性假定，以提高谜底的质地，特出是对于数学和编码问题。与SoT比拟，SGD优先推敲谜底质地而不是速率。此外，SGD引入了一个自稳健的模子遴荐方法，来凭证其猜度的复杂性为每个子问题分拨最优模子大小，从而进一步提高效力。
APAR接管了与SoT雷同的想想，诈欺大模子输出特殊的抵制token(如 ，[fork])来自动动态的触发并行解码。为了灵验地诈欺输出内容中固有的可并行化结构并准确地生成抵制token，APAR对大模子进行了微调，这些大模子是全心遐想的数据上进行的，这些数据是在特定树结构中形成的。因此，APAR在基准测试中已毕1.4到2.0倍的平均加速，且对谜底质地的影响可以忽略不计。此外，APAR将他们的解码方法与推测解码本事(如Medusa)和推理框架(如vLLM)结合，来进一步改良推理延长和系统浑沌量。
SGLang在Python 特征原语中引入了一种领域特定谈话(DSL)，其能够生动地促进大模子编程。SGLang的中枢想想是自动分析种种生成调用之间的依赖关系，并在此基础上进行批量推理和KV缓存分享。使用该谈话，用户可以平素已毕种种提醒词战术，并从SGLang的自动效力优化(如SoT，ToT）中收益。此外，SGLang 还先容并结合了几种系统级别的编译本事，如代码移动和预取扫视。
4.3 意识，建议和将来标的大模子处理更长的输入、生成更长的输出的需求日益增长，这突显了数据级别的优化本事的要害性。在这些本事中，输入压缩方法的主要想法是通过减少由attention操作引起的运筹帷幄和内存本钱来升迁prefilling阶段的效力。此外，对于基于API的大模子，这些方法可以减少与输入token接洽的API本钱。比拟之下，输出组织方法侧重于通过诽谤与自记忆解码方法接洽的大量内存访谒本钱来优化解码阶段。
跟着大模子的功能越来越刚劲，是有可能能诈欺它们来压缩输入提醒词或构建输出内容的。输出组织方法的最新进展也证明了诈欺大模子将输出内容组织成孤独点或依赖图的灵验性，从而便于批量推理以改善生成延长。这些方法诈欺了输出内容中固有的可并行结构，使大模子能够推广并行解码，从而提高硬件诈欺率，从而减少端到端的生成延长。
最近，种种提醒词pipeline(如，ToT ，GoT)和Agent框架正在出现。固然这些鼎新提高了大模子的身手，但它们也加多了输入prompt的长度，导致运筹帷幄本钱加多。为了科罚这个问题，接管输入压缩本事来减少输入长度是一种很有但愿的科罚有谋划。同期，这些pipeline和框架当然地为输出结构引入了更多的并行性，加多了并行解码和跨不同解码线程来分享KV cache的可能性。SGLang支捏生动的大模子编程，并为前端和后端协同优化提供了契机，为该领域的进一步扩展和改良奠定了基础。总之，数据级别优化，包括输入压缩和输出组织本事，在可意象的将来，为了提魁伟模子推理效力，将变得越来越必要。
除了优化现存框架的推理效力外，一些酌量还侧重于径直遐想更高效的智能体框架。例如，FrugalGPT建议了一个由不同大小的大模子组成的模子级联，如果模子对谜底达到弥散的详情味水平，那么推理过程就会提前住手。该方法通过诈欺分层的模子体系缚构和基于模子置信度猜度的智能推理隔断来提高效力。与模子级别的动态推理本事(第5.2.5节)比拟，FrugalGPT在pipeline级别推广动态推理。
5 模子级别优化大模子高效推理的模子级别优化主要蚁合在模子结构或数据线路的优化上。模子结构优化包括径直遐想灵验的模子结构、修改原模子和诊疗推理时期结构。在数据线路优化方面，频频接管模子量化本事。
在本节中，著述将凭证所需的特殊教导支出对模子级别的优化本事进行分类。第一类包含遐想更灵验的模子结构(又叫灵验结构遐想)。使用这种方法开发的模子频频需要重新脱手教导。第二类侧重于压缩预教导模子(称为模子压缩)。此类别中的压缩模子频频只需要最小的微调即可回话其性能。
5.1 灵验结构遐想咫尺，SOTA大模子频频使用Transformer架构，如2.1节所述。然则，基于transformer的大模子的要道组件，包括前馈网络(FFN)和attention操作，在推理过程中存在效力问题。著述觉得原因如下:
FFN在基于transformer的大模子中孝敬了很大一部分模子参数，这导致显耀的内存访谒本钱和内存使用，特出是在解码阶段。例如，FFN模块在LLaMA-7B模子中占63.01%，在LLaMA-70B模子中占71.69%。attention操作在的复杂度是输入长度的二次方，这导致大量的运筹帷幄本钱和内存使用，特出是在处理较长的输入高低文时。为了科罚这些运筹帷幄效力问题，一些酌量蚁合在开发更灵验的模子结构上。著述将接洽酌量分为三组(如图7所示)：高效FFN遐想、高效刺观点遐想和Transformer替代。
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图7：大模子灵验结构遐想分类5.1.1 高效FFN遐想在这一方面，很多酌量都蚁合在将羼杂大众(mixture-of-experts, MoE)本事集成到大模子中，以提魁伟模子的性能，同期保捏运筹帷幄本钱。MoE的中枢想想是动态地分拨种种预算，在面对不同的输入token时。在基于MoE的Transformers中，多个并行的前馈审计网络(FFN)，即大众，与可教导的路由模块一皆使用。在推理过程中，模子遴荐性地为路由模块抵制的每个token激活特定的大众。
一些酌量蚁合酌量FFN大众的责任，主如若在优化大众权值的获取过程或使大众更轻量化以提高效力。例如，MoEfication遐想了一种方法，使用预教导的权重将非MoE大模子抨击为MoE版块。这种方法免去了对MoE模子进行上流的预教导的需要。为了已毕这个本事，MoEfication起原将预教导大模子的FFN神经元分红多组。在每一组中，神经元频频同期被激活函数激活。然后，它以大众的身份重组每组神经元。Sparse Upcycling引入了一种方法，径直从密集模子的checkpoint中运滚动基于MoE的LLM的权重。在这种方法中，基于MoE的LLM中的大众是密集模子中FFN的精准复成品。通过使用这种概略的运滚动，Sparse Upcycling可以灵验地教导MoE模子以达到高性能。MPOE建议通过矩阵乘积算子(Matrix Product Operators, MPO)理会来减少基于MoE的大模子的参数。该方法将FFN的每个权重矩阵理会为一个包含全国信息的全局分享张量和一组拿获特定特征的局部扶持张量。
另一项酌量侧重于改良MoE模子中路由模块(或战术)的遐想。在以前的MoE模子中，路由模块容易导致负载造反衡问题，这意味着一些大众被分拨了大量token，而另一些大众只处理极少token。这种造反衡不仅糟蹋了未充分诈欺的大众的身手，诽谤了模子的性能，还诽谤了推断推理质地。刻下的MoE已毕频繁使用批矩阵乘法来同期运筹帷幄整个FFN大众。这就要求每个大众的输入矩阵必须具有疏导的步地。然则，由于存在负载造反衡问题，需要向那些未充分诈欺的大众中填充输入token集以闲适步地敛迹，这会变成运筹帷幄糟蹋。因此，路由模块遐想的主要想法是在MoE大众的token分拨中已毕更好的平衡。Switch Transformers在最终loss函数中引入了一个特殊的loss，即负载平衡loss，以处分路由模块的造反衡分拨。这种loss被表述为token分拨分数向量和均匀漫步向量之间的缩放点积。因此，唯一在整个大众之间平衡token分拨时，失掉才会最小化。这种方法饱读舞路由模块在大众之间均匀地分发token，促进负载平衡并最终提高模子性能和效力。BASE用端到端的方式学习了每个大众的embedding，然后凭证embedding的相似性将大众分拨给令token。为了保证负载平衡，BASE制定了一个线性分拨问题，并诈欺拍卖算法灵验地科罚了这个问题。Expert Choice引入了一种概略而灵验的战术来确保基于MoE的模子的齐备负载平衡。与以前将大众分拨给token的方法不同，Expert Choice允许每个大众凭证embedding的相似度孤独遴荐top-k个token。这种方法确保每个大众处理固定数目的token，即使每个token可能分拨给不同数目的大众。
除了上述关怀模子架构本人的酌量外，也有对基于MoE的模子的教导方法改良的接洽责任。SE-MoE引入了一种新的扶持loss，称为router z-loss，其目的是在不影响性能的情况下提高模子教导的褂讪性。SE-MoE发咫尺路由模块中，softmax操作所引入的指数函数会加重舍入过错，导致教导不褂讪。为了科罚这个问题，router z-loss会处分输入到指数函数中的简略率，从而最小化教导时期的舍入过错。StableMoE指出基于MoE的大模子存在路由波动问题，即在教导和推理阶段大众分拨不一致。对于疏导的输入token，在教导时其被分拨给了不同的大众，但在推理时却只激活一个大众。为了科罚这个问题，StableMoE建议接管更一致的教导方法。它起原学习路由战术，然后在模子骨干教导和推理阶段保捏固定的路由战术。SMoE-Dropout为基于MoE的大模子遐想了一种教导方法，其建议在教导过程中冉冉加多激活大众的数目。这种方法升迁了基于MoE的模子的推理和下流微调的可扩展性。GLaM预教导并发布了一系列具有不同参数大小的模子，这证明了它们在few-shot任务上与密集大模子的性能特出。这个系列模子中，最大的模子的参数高达1.2万亿。Mixtral 8x7B是最近发布的一个引东谈主谨慎的开源模子。在推理过程中，它只诈欺了130亿个行径参数，在不同的基准测试中取得了比LLaMA-2-70B模子更好的性能。Mixtral 8x7B每层由8个前馈网络(FFN)大众组成，每个token在推理过程平分拨给两个大众。
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个位号码：最近两期个位开出号码为8-0，在福彩3D历史开奖中，前后两期个位分别开出号码8-0的奖号出现了100次。最近15期个位8-0组合出现之后，其下期奖号分别为：067-456-954-144-755-723-440-426-477-799-314-111-659-899-581；
5.1.2 高效attention遐想attention操作是Transformer体系缚构中的一个要道部分。然则，它的运筹帷幄复杂度是与输入长度接洽的二次方，这导致了大量的运筹帷幄本钱、内存访谒本钱和内存使用，特出是在处理长高低文时。为了科罚这个问题，酌量东谈主员正在探索更灵验的方法来近似原始attention操作的功能。这些酌量大致可以分为两个主要分支：multi-query attention和low complexity attention。
①Multi-Query Attention。Multi-Query Attention（MQA）通过分享横跨不同刺观点头的KV缓存来优化attention 操作。这项战术灵验的减少了推理时的内存访谒本钱和内存使用，对改善Transformer模子的性能带来了匡助。如第2.2节所述，transformer类型的大模子频频接管多头刺观点(MHA)操作。该操作需要在解码阶段为每个刺观点头存储和检索KV对，导致内存访谒本钱和内存使用大幅加多。而MQA通过在不同的头上使用疏导的KV对，同期保捏不同的Q值来科罚这一问题。通过平素的测试，MQA依然被证明可以显耀诽谤内存需求，且对模子性能的影响很小，这使它成为一个提高推理效力的要道本事。Grouped-query attention(GQA)进一步扩展了MQA的主意，它可以看作是MHA和MQA的羼杂。具体来说，GQA将刺观点头分红不同的组，然后为每个组存储一组KV值。这种方法不仅保捏了MQA在减少内存支出方面的上风，还强化了推理速率和输出质地之间的平衡。
②Low-Complexity Attention。Low-Complexity Attention方法旨在遐想新的机制来诽谤每个刺观点头的运筹帷幄复杂度。为了简化征询，这里假定Q(查询)、K(键)和V(值)矩阵的维度是疏导的，即。由于底下的责任不触及像MQA那样改变刺目头的数目，此处的征询蚁合在每个头内的刺观点机制。如2.2节所述，传统刺观点机制的运筹帷幄复杂度为，特出于跟着输入长度增长，呈二次增长。为了科罚低效力问题，Kernel-based Attention和Low-Rank Attention方法被建议，此方法将复杂度诽谤到。
Kernel-based Attention。基于核的刺观点遐想了一个核，通过变换特征映射之间的线性点积如，，来近似的非线性softmax操作。它通过优先运筹帷幄，然后将其与相乘，从而幸免了与接洽的传统二次运筹帷幄。具体来说，输入Q和K矩阵起原通过核函数映射到核空间，但是保捏其原始维度。接着诈欺矩阵乘法的关联脾性，允许K和V在与Q交互之前相乘。因此刺观点机制被再行表述为：
其中，。此方法灵验的将运筹帷幄复杂度诽谤至，使其与输入长度成线性关系。Linear Transformer是第一个建议基于核的刺观点的责任。它接管动作核函数，其中线路指数线性单位激活函数。Performers和RFA建议使用未必特征映射来更好地近似softmax函数。PolySketchFormer接管多项式函数和素描本事近似softmax函数。
Low-Rank Attention。 Low-Rank Attention本事在推广刺目运筹帷幄之前，将K和V矩阵的token维度(如)压缩到较小的固定长度(即如)。该方法基于对刺观点矩阵频频推崇出低秩脾性的意识，使得在token维度上压缩它是可行的。这条酌量门道的主要重点是遐想灵验的压缩方法，其中可以是高低文矩阵，也可以是K和V矩阵：
有一种责任是使用线性投影来压缩token维度。它通过将K和V矩阵与映射矩阵相乘来完成的。这么，刺观点运筹帷幄的运筹帷幄复杂度降至，与输入长度成线性关系。Linformer起原不雅察并分析了刺观点的低秩性，建议了低秩刺观点框架。LRT建议将低秩变换同期应用于attention模块和FFN，来进一步提高运筹帷幄效力。FLuRKA将低秩变换和核化结合到刺观点矩阵中，进一步提高了效力。具体的说，它起原诽谤K和V矩阵的token的维度，然后对Q和低秩K矩阵应用核函数。
除了线性映射外，其他的token维度压缩方法也被建议出来。Luna和Set Transformer诈欺特殊的刺观点运筹帷幄和较小的query来灵验地压缩K和V矩阵。Luna则是使用了一个特殊的固定长度为的query矩阵。小的query使用原始的高低文矩阵推广刺观点运筹帷幄，称为pack attention，来将高低文矩阵压缩到大小为。随后，老例的刺观点运筹帷幄，称为unpack attention，将刺观点运筹帷幄应用于原始Q矩阵和压缩的K和V矩阵。特殊的query矩阵可以是可学习的参数或从前一层中获取。Set Transformer通过引入固定长度的矢量，遐想了雷同的本事。FunnelTransformer不同于以往压缩K和V的责任，它使用池化操作来冉冉压缩Q矩阵的序列长度。
5.1.3 Transformer替代除了聚焦于优化刺观点操作以外，最近的酌量还鼎新地遐想了高效而灵验的序列建模体系缚构。表2比较了一些代表性的非transformer架构模子的性能。在教导和推理过程中，这些架构的模子在序列长度方面推崇出小于二次方的运筹帷幄复杂度，使大模子能够明显加多其高低文长度。
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典型非Transformer架构模子性能比较在这些酌量中，有两个隆起的酌量标的引起了极大的关怀。其中一条酌量蚁合在现象空间模子(State Space Model, SSM)上，该模子将序列建模视作一种基于HiPPO表面的递归变换。此外，其他酌量主要蚁合在使用长卷积或遐想雷同刺观点的公式来建模序列。
State Space Model：现象空间模子（SSM）在某些NLP和CV任务中的建模身手极具竞争力。与基于刺观点的Transformer比拟，SSM在输入序列长度方面推崇出线性的运筹帷幄和存储复杂度，这提高了其处理长高低文序列的身手。本篇综述中，SSM是指一系列闲适以下两个属性的模子架构:
(1)它们基于HiPPO和LSSL建议的以下公式对序列进行建模：
其中，线路移动矩阵。为中间现象，为输入序列。
(2)他们基于HiPPO表面遐想了移动矩阵A。具体来说，HiPPO建议通过将输入序列映射到一组多项式基上，将其压缩为总计序列(即)。
在上述框架的基础上，一些酌量主要蚁合在改良移动矩阵A的参数化或运滚动。这包括在SSM中再行界说矩阵的公式或运滚动方式，以增强其在序列建模任务中的灵验性和性能。LSSL起原建议用HiPPO遐想的最优移动矩阵运滚动A。此外，LSSL还通过伸开公式(7)，以卷积的方式教导SSM。具体地说，通过界说一个卷积核为，可以将公式(7)改写为，也可以通过快速傅里叶变换(FFT)高效地运筹帷幄。然则，运筹帷幄这个卷积核的代价是上流的，因为它需要屡次乘以A。为此，S4、DSS和S4D建议对矩阵A进行对角化，从而加速运筹帷幄速率。这可以看作是抨击矩阵A的参数化本事。当年的SSM孤独处理每个输入维度，从而会产生大量可教导的参数。为了提高效力，S5建议使用一组参数同期处理整个输入维度。在此结构的基础上，S5先容了基于标准HiPPO矩阵的A的参数化和运滚动方法。Liquid S4和Mamba以输入依赖的方式对移动矩阵进行参数化，这进一步增强了SSM的建模身手。此外，S5和Mamba均接管并行扫描本事，无需卷积操作即可进行灵验的模子教导。这种本事在当代GPU硬件上的已毕和部署方面具有上风。
另一类酌量标的是基于SSM遐想更好的模子架构。GSS和BiGS结合了门控刺观点单位(GAU)和SSM。它们将GAU中的刺观点操作替换为SSM操作。BST将SSM模子与建议的使用强局部感应偏置的Block Transformer相结合。H3不雅察到SSM在调回较早的token和跨序列比较token方面很弱。为此，它建议在标准SSM操作之前加多一个移位SSM操作，用于径直将输入令牌移位插足现象。MambaFormer结合了标准Transformer和SSM模子，将Transformer中的FFN层替换为SSM层。Jamba引入了另一种方法，通过在SSM模子中添加四个Transformer层来组合Transformer和SSM模子。DenseMamba探讨了传统SSM中守密现象退化的问题，并在SSM体系缚构中引入了繁多集结，以在模子的更深层中保存细粒度信息。BlackMamba和MoE- mamba建议用羼杂大众(Mixture-of-Experts, MoE)本事增强SSM模子，在保捏模子性能的同期优化教导和推理效力。
其他代替：除了SSM以外，还有其他几种高效的替代有谋划也引起了极大的关怀，包括长卷积和类attention的递归运算。一些酌量在长序列建模中接管了长卷积。这些责任东如若对于卷积参数的参数化的。例如，Hyena接管了一种数据接洽的参数化方法，用于使用浅前馈神经网络(FFN)的长卷积。其他遐想类刺观点操作，但可以纳入轮回方式的酌量，从费力毕高效的教导和高效的推理。例如，RWKV是在AFT的基础上缔造的，AFT建议将Transformer模子中的刺观点操作代入如下公式:
其中，和Transformer雷同 ，分别为quey，key，vakue，为一个可学习的成对位置偏差和为一个非线性函数。具体来说，它进一步将位置偏差进行重参数化，，因此可以将公式（8）重写为递归步地。这么，RWKV可以将Transformer的灵验并行化教导脾性和RNN的高效推理身手结合起来。
成果分析：著述在表2平分析和比较了几种鼎新的和具有代表性的非Transformer架构的模子的运筹帷幄和内存复杂性。在教导时期方面，很多模子(如S4, Hyena, RetNet)这些通过使用卷积或刺观点等教导步地来保捏教导并行性。值得刺目的是，Mamba用并行扫描本事处理输入序列，从而也使用了教导并行性。
另一方面，在推理过程中，大多数酌量遴荐轮回架构来保捏prefilling阶段的线性运筹帷幄复杂度并在decoding阶段保捏高低文长度不可知。而且，在decoding阶段，这些新颖的体系缚构摈弃了缓存和加载历史token的脾性的需要(雷同于基于Transformer的谈话模子中的KV缓存)，从而显耀节俭了内存访谒本钱。
5.2 模子压缩模子压缩包括一系列旨在通过修改预教导模子的数据线路(例如，量化)或改变其模子架构(例如，寥落化、结构优化和动态推理)来提高其推理效力的本事，如图8所示。
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图8：大模子的模子压缩方法分类5.2.1 量化量化是一种平素使用的本事，通过将模子的权重和激活从高位宽线路抨击为低位宽线路来减少大模子的运筹帷幄和内存本钱。具体来说，很多方法都触及到将FP16张量量化为低位整型张量，可以线路为如下公式:
其中线路16位浮点(FP16)值，线路低精度整数值，线路位数，和线路缩放因子和零点。
鄙人面，本文从效力分析脱手，说明量化本事如何减少大模子的端到端推理延长。随后，再分别详备先容两种不同的量化责任经由：Post-Training Quantization (PTQ)和Quantization-Aware Training (QAT)。
效力分析：如2.2节所述，大模子的推理过程包括两个阶段：prefilling阶段和decoding阶段。在prefilling阶段，大模子频频处理长token序列，主要操作是通用矩阵乘法(GEMM)。Prefilling阶段的延长主要受到高精度CUDA内核推广的运筹帷幄操作的松手。为了科罚这个问题，现存的酌量方法对权重和激活量化，以使用低精度Tensor核来加速运筹帷幄。如图9 (b)所示，在每次GEMM操作之前会在线推广激活量化，从而允许使用低精度Tensor核(例如INT8)进行运筹帷幄。这种量化方法被称为权重激活量化。
比拟之下，在解码阶段，大模子在每个生成步中只处理一个token，其使用通用矩阵向量乘法(GEMV)动作中枢操作。解码阶段的延长主要受到加载大权重张量的影响。为了科罚这个问题，现存的方法只关怀量化权重来加速内存访谒。这种方法称为，起原对权重进行离线量化，然后将低精度权重去量化为FP16样子进行运筹帷幄，如图9 (a)所示。
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图9：(a)纯权分量化推理经由。(b)权重激活量化推理经由。Post-Training Quantization： PTQ触及对预教导模子进行量化，而不需要再教导，这可能是一个上流的过程。尽管PTQ方法依然在较小的模子中得到了很好的探索，但是将现存的量化本事径直应用于大模子存在贫瘠。这主如若因为与较小的模子比拟，大模子的权重和激活频频推崇出更多的非常值，况兼具有更宽的漫步范围，这使得它们的量化更具挑战性。总之，大模子的复杂脾性，以其领域和复杂性为特征，需要用特意的方法来灵验地处理量化过程。大模子中非常值和更宽的漫步范围的存在需要开发量身定制的量化本事，以便在不影响模子性能或效力的情况下处理这些专有的特征。
大量的酌量致力于于开发灵验的量化算法来压缩大模子。本文在表3中提供了跨四个维度分类的代表性算法的详尽。对于量化张量的种类，某些酌量专注于weight-only quantization，而其他很多酌量则专注于权重和激活的量化。值得刺目的是，在大模子中，KV缓存代表了影响内存和内存访谒的专有组件。因此，一些酌量建议对KV缓存进行量化。在量化样子方面，为了便于硬件已毕，大多数算法接管长入的样子。对于量化参数(如缩放因子、零点)的详情，大多数酌量依赖于由权重或激活值得出的统计数据。然则，也有一些酌量主张基于重构loss来寻找最优参数。此外，一些酌量也建议在量化之前或量化过程中更新未量化的权重(称为)以提高性能。
在weight-only quantization方法中，GPTQ代表了大模子量化的早期较好的责任，它缔造在传统算法OBQ的基础上。OBQ通过相对于未量化权重的Hessian矩阵的重建过错的方法，来已毕每行权重矩阵的最优量化表率。在每个量化设施之后，OBQ迭代诊疗未量化的权重以松开重建过错。然则，量化过程中频繁更新Hessian矩阵加多了运筹帷幄复杂度。GPTQ通过接管长入的从左到右的表率来量化每一溜，从而简化了这个过程，从而幸免了大量更新Hessian矩阵的需要。该战术通过在量化一溜时仅运筹帷幄Hessian矩阵，然后将运筹帷幄散伙用于后续行，从而大大减少了运筹帷幄需求，从而加速了通盘量化过程。LUT- GEMM建议了一种新的诈欺查找表(Look-Up Table, LUT)的去量化方法，旨在通过减少去量化支出来加速量化大模子的推理过程。此外，它接管了一种称为二进制编码量化(BCQ)的非均匀量化方法，该方法包含了可学习的量化区间。AWQ不雅察到权重通谈对性能的要害性各不疏导，特出强调那些与激活非常值的输入通谈对皆的通谈。为了增强要道权重通谈的保存，AWQ接管了一种重参数化的方法。该方法通过网格搜索遴荐重参数化总计，灵验地减小了重构过错。OWQ不雅察到量化与激活非常值接洽的权重的贫瘠。为了科罚这个问题，OWQ接管了羼杂精度量化战术。该方法识别权重矩阵中的弱列，并为这些特定权重分拨更高的精度，同期以较低的精度级别量化其余权重。SpQR引入了一种方法，在量化过程中识别和分拨更高精度的权重非常值，而其余权重被量化为3位。SqueezeLLM建议将离群值存储在全精度寥落矩阵中，并对剩余权重应用非均匀量化。凭证量化灵巧度详情非均匀量化的值，能够提高量化模子的性能。QuIP引入了LDLQ，一种二次代逸想法的最优自稳健方法。酌量标明，保证权值与Hessian矩阵之间的不联系性可以提高LDLQ的灵验性。QuIP诈欺LDLQ，通过未必正交矩阵乘法已毕非联系性。FineQuant接管了一种启发式方法。为了详情每列量化的粒度，结合从实验中取得的教学见解来遐想量化有谋划。QuantEase的责任缔造在GPTQ之上。在对每一层进行量化时，其建议了一种基于坐标下落的方法来更精准地赔偿未量化的权重。此外，QuantEase可以诈欺来自GPTQ的量化权重动作运滚动，并进一步完善赔偿过程。LLM-MQ接管FP16样子保护权重非常值，并将其存储在压缩寥落行(CSR)样子中，以提高运筹帷幄效力。此外，LLM-MQ将每个层的位宽分拨，建模为整数筹画问题，并接管高效的求解器在几秒内求解。LLM-MQ还遐想了一个高效的CUDA内核来集成去量化运算符，从而诽谤了运筹帷幄过程中的内存访谒本钱。
对于weight-activation quantization，ZeroQuant接管细粒度量化权值和激活，诈欺核交融来最小化量化过程中的内存访谒本钱，并逐层进行常识蒸馏以回话性能。FlexGen将权重和KV缓存径直量化到INT4中，以减少大量量推理时期的内存占用。LLM.int8() 发现激活中的非常值蚁合在一小部分通谈中。基于这一丝，LLM.int8() 凭证输入通谈内的离群值漫步将激活和权重分红两个不同的部分，以最小化激活中的量化过错。包含激活值和权重的非常数据的通谈以FP16样子存储，其他通谈则以INT8样子存储。SmoothQuant接管了一种再行参数化本事来科罚量化激活值的挑战。该方法引入比例因子，扩大了权重通谈的数据范围，缩小了相应激活通谈的数据范围。ZeroQuant引入了权重的组级别的量化战术和激活的token级别的量化方法。在此方法的基础上，ZeroQuantV2建议了LoRC(低秩赔偿)本事，接管低秩矩阵来松开量化不准确性。RPTQ发现不同激活通谈的漫步，实质上是变化的，这给量化带来了挑战。为了缓解这个问题，RPTQ将具有相似激活漫步的通谈再行组织到集群中，并在每个集群中独随即应用量化。OliVe不雅察到离群值隔邻的正态值不那么要道。因此，它将每个离群值与一个正态值配对，放手正态值，以取得更大的离群值线路范围。OS+不雅察到非常值的漫步是蚁合且不合称的，这对大模子的量化建议了挑战。为了科罚这个问题，OS+引入了一种通谈级别的移动和缩放本事。在搜索过程去详情移动和缩放参数，能灵验地处理蚁合庸不合称的离群值漫步。ZeroQuant-FP酌量了将权重和激活值量化为FP4和FP8样子的可行性。酌量标明，与整数类型比拟，将激活量化为浮点类型(FP4和FP8)会产生更好的散伙。Omniquant与先前依赖量化参数的教学遐想的方法不同。相悖，它优化了权值剪辑的界限和等效变换的缩放因子，以最小化量化过错。QLLM通过已毕通谈重组来科罚非常值对量化的影响。此外，QLLM还遐想了可学习的低秩参数，来减小post-quantized模子的量化过错。Atom接管了羼杂精度和动态量化激活的战术。值得刺目的是，它扩展了这种方法，将KV缓存量化为INT4，以提高浑沌量性能。LLM-FP4发愤将通盘模子量化为FP4样子，并引入了预移位指数偏置本事。该方法将激活值的比例因子与权重相结合，以科罚非常值带来的量化问题。BiLLM代表了迄今为止最低位PTQ的责任之一。BiLLM识别了权值的钟形漫步和权值Hessian矩阵的非常长尾漫步。在此基础上，建议了将基于Hessian矩阵的权重结构分类为显耀值和非显耀值，并分别进行二值化。因此，BiLLM可以将大模子平素量化到1.08位，且不会显耀诽谤困惑度。KVQuant通过在校准集上离线导出最优数据类型，建议了KV缓存量化的非均匀量化有谋划。KIVI建议了一种无需调优的2bit KV缓存量化算法，该算法诈欺单通谈量化用于key cache，诈欺单token量化进行value cache。Li等进行了全面的评估，评估了量化对不同张量类型(包括KV Cache)、种种任务、11种不同的大模子和SOTA量化方法的影响。
Quantization-Aware Training：QAT在模子教导过程中推敲了量化的影响。通过集成复制量化成果的层，QAT有助于权重稳健量化引起的诞妄，从而提高任务性能。然则，教导大模子频频需要大量的教导数据和运筹帷幄资源，这对QAT的实施组成了潜在的瓶颈。因此，咫尺的酌量责任蚁合在减少教导数据需求或松开与QAT实施接洽的运筹帷幄背负的战术上。为了减少数据需求，合肥小程序开发LLM-QAT引入了一种无数据的方法，诈欺原始FP16的大模子生成教导数据。具体来说，LLM-QAT使用词表中的每个token动作生成句子的肇始绚丽。基于生成的教导数据，LLM- QAT应用了基于蒸馏的责任流来教导量化的LLM，以匹配原始FP16大模子的输出漫步。Norm Tweaking只针对那些在谈话类别中占最高比例的谈话，作念了肇始绚丽的松手遴荐。这一战术可以灵验地提高量化模子在不同任务上的生成性能。
为了减少运筹帷幄量，很多方法接管高效参数微调(parameter-efficient tuning，PEFT)战术来加速QAT。QLoRA将大模子的权分量化为4位，随后在BF16中对每个4位权重矩阵使用LoRA来对量化模子进行微调。QLoRA允许在一个唯一30GB内存的GPU上对65B参数的大模子进行灵验的微调。QALoRA则建议在QLoRA中加入分组量化。作家不雅察到QLoRA中量化参数的数目彰着小于LoRA参数的数目，这会导致量化与低秩自稳健之间的造反衡。他们建议，组级别的操作可以通过加多专用于量化的参数数目来科罚这个问题。此外，QA-LoRA可以将LoRA项合并到相应的量化权矩阵中。LoftQ指出，在QLoRA顶用零运滚动LoRA矩阵对于下流任务是低效的。动作一种替代有谋划，LoftQ建议使用原始FP16权重与量化权重之间差距的奇异值理会(Singular Value Decomposition，SVD)来运滚动LoRA矩阵。LoftQ迭代地应用量化和奇异值理会来取得更精准的原始权重近似值。Norm Tweaking建议在量化后教导LayerNorm层，并使用常识蒸馏将量化模子的输出漫步与FP16模子的输出漫步进行匹配，达到雷同LLM-QAT的成果，同期幸免了较高的教导本钱。
对比实验与分析：本综述的作家对不同场景下的weight-only quantization本事所产生的加速成果。作家使用了LLaMA-2-7B和LLaMA-2-13B，并使用AWQ将它们的权分量化至4-bit。作家使用NVIDIA A100进行实验，并使用TensorRT-LLM和LMDeploy这两个推理框架部署量化后的大模子。然后，作家评估了这些推理框架在不同的输入序列上已毕的加速，这些序列是批大小和高低文长度不同的。prefilling延长、decoding延长端到端延长的加速成果，如表4所示。
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表4：大模子加速成果对比实验散伙标明：（1）Weight-only quantization可以在decoding阶段加速，进费力毕端到端的加速。这种升迁主要源于从高带宽内存( High Bandwidth Memory，HBM)更快地加载具有低精度权重张量的量化模子，这种方法显耀减少了内存访谒支出。(2)对于prefilling阶段，weight-only quantization可能会加多延长。这是因为prefilling阶段的瓶颈是运筹帷幄本钱，而不是内存访谒支出。因此，只量化莫得激活的权重对延长的影响最小。此外，如图9所示，weight-only quantization需要将低精度权重去量化到FP16，这会导致特殊的运筹帷幄支出，从而放慢prefilling。(3)跟着批量大小和输入长度的加多，weight-only quantization的加速程度渐渐减小。这主如若因为，对于更大的批处理大小和输入长度，运筹帷幄本钱组成了更大比例的延长。固然weight-only quantization主要诽谤了内存访谒本钱，但跟着批量大小和输入长度增大，运筹帷幄需求变得愈加隆起，它对延长的影响变得不那么显耀。(4)由于内存访谒支出与模子的参数目领域接洽，weight-only quantization为参数领域较大的模子提供了更大的刚正。跟着模子的复杂度与尺寸的增长，存储和访谒权重所需的内存量也会成比例地加多。通过量化模子权重，weight-only quantization可以灵验地减少内存占用和内存访谒支出。
5.2.2 寥落化（Sparsification）寥落化是一种压缩本事，可以加多数据结构(如模子参数或激活)中零值元素的比例。该方法通过在运筹帷幄过程中灵验地忽略零元素来诽谤运筹帷幄复杂度和内存占用。在应用到大模子中时，寥落化频频应用于权重参数和刺观点激活。这导致了权值修剪战术和寥落刺观点机制的发展。
权重修剪（Weight Pruning）：权值修剪系统地从模子中去除不太要道的权值和结构，旨在减少预填充阶段妥协码阶段的运筹帷幄和内存本钱，而不会显耀影响性能。这种寥落化方法分为两种主要类型：非结构化修剪和结构化修剪。它们的分类基于修剪过程的粒度，如图10所示。
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图10：非结构化修剪和结构化修剪非结构化修剪以细粒度修剪单个权重值。与结构化修剪比拟，它频频在对模子预计影响最小的情况下已毕更高的寥落度。然则，通过非结构化剪枝已毕的寥落模式清贫高头绪的礼貌性，导致不规矩的内存访谒和运筹帷幄模式。这种不礼貌会严重碎裂硬件加速的后劲，因为当代运筹帷幄架构针对密集、规矩的数据进行了优化。因此，尽管已毕了更高的寥落度级别，但非结构化剪枝在硬件效力和运筹帷幄加速方面的履行刚正可能是有限的。
权值修剪的焦点是修剪标准，包括权重要害性和修剪比例。推敲到大模子的参数领域雄壮，提高剪枝效力也至关要害。一个修剪准则是最小化模子的重建失掉。SparseGPT是该领域的代表性方法。它降服OBS的想想，推敲去除每个权值对网络重构失掉的影响。OBS迭代地详情一个剪枝掩模对权值进行剪枝，并重建未剪枝的权值以赔偿剪枝失掉。SparseGPT通过最优部分更新本事克服了OBS的效力瓶颈，遐想了一种基于OBS重构过错的自稳健掩码遴荐本事。Prune and Tune通过在修剪过程中使用最少的教导设施微调大模子来改良SparseGPT。ISC结合OBS和OBD中的显耀性标准遐想了一种新的修剪标准。该算法进一步凭证Hessian信息为每一层分拨非均匀剪枝比例。BESA通过重构失掉的梯度下落学习一个可微的二值掩码。每一层的剪枝比循序通过最小化重建过错来详情。另一种流行的修剪标准是基于大小缺定。Wanda建议使用权值与输入激活范数之间的元素积动作修剪准则。RIA通过使用相对要害性和激活度的度量来合伙推敲权重和激活度，该度量基于其整个集结的权重来评估每个权重元素的要害性。此外，RIA将非结构化寥落范式抨击为结构化N:M寥落范式，可以在NVIDIA GPU上取得履行的加速。OWL侧重于详情各层的剪枝比例。它凭证激活非常值比率为每一层分拨剪枝比率。
与非结构化修剪比拟，结构化修剪以更粗的粒度操作，修剪模子中较大的结构单位，例如通盘通谈或层。这些方法径直促进了在传统硬件平台上的推理加速，因为它们与这些系统优化处理的密集、规矩的数据范式保捏一致。然则，结构化修剪的粗粒度频频会对模子性能产生更彰着的影响。这类修剪标准还强制推广结构化修剪模式。LLM-Prune建议了一种任务不可知的结构化修剪算法。具体来说，它起原凭证神经元之间的集结依赖关系识别出大模子中的偶团结构。然后，它凭证遐想细腻的组级别的修剪度量来决定要删除哪些结构组。修剪后，进一步建议通过一个高校参数教导本事，如LoRA往复话模子性能。 Sheared LLaMA建议将原始大模子修剪为现存预教导大模子的特定想法架构。此外，它遐想了动态批数据加载本事来升迁post-training 性能。
ZipLM迭代地识别和修剪结构组件，在损成仇运行时期之间进行最坏的量度。LoRAPrune为带有LoRA模块的预教导大模子建议了结构化修剪框架，以已毕基于LoRA的模子的快速推理。它遐想了基于LoRA的权值和梯度的由LoRA指挥的剪枝准则，并遐想了基于该准则去除不要害权值的迭代剪枝有谋划。LoRAShear还为基于LoRA的大模子遐想了一种修剪方法，该方法接管(1)图算法来识别最小的去除结构，(2)渐进式结构化剪接算法LHSPG，(3)动态常识回话机制往复话模子性能。SliceGPT[174]基于RMSNorm操作的运筹帷幄不变性想想。它建议在每个权值矩阵中对寥落性进行结构化陈列，并对通盘行或列进行切片。PLATON[建议通过推敲权重的要害性和不详情味来修剪权重。它使用要害性分数的指数移动平均(Exponential Moving Average，EMA)来猜度要害性，对不详情味接管上置信度界(UCB)。SIMPLE建议通过学习相应的寥落掩码来修剪刺目头、FFN神经元和守密维度。在进行剪枝后，进一步接管常识精馏对剪枝后的模子进行微调，已毕性能回话。
寥落刺观点（Sparse Attention）：Transformer多头自刺观点(MHSA)组件中的寥落刺目本事可以战术性地不祥某些刺目运算，以提高刺目运算的运筹帷幄效力，主如若在预填充阶段。这些机制凭证对特定输入数据的依赖程度分为静态和动态两类。
静态寥落刺观点去除了孤独于特定输入的激活值。这些方法事先详情了寥落的刺观点掩码，并在推理过程中将其强加于刺观点矩阵。当年的酌量责任结合了不同的寥落模式来保留每个刺观点矩阵中最基本的元素。如图11(a)所示，最常见的寥落刺观点模式是局部和全局刺目模式。土产货刺观点范式拿获每个token的土产货高低文，并在每个token周围竖立固定大小的窗口刺目。全局刺观点范式通过运筹帷幄和关怀通盘序列中的整个token来拿获特定token与整个其他token之间的接洽性。诈欺全局模式可以摈弃存储未使用的token的KV对的需要，从而减少了解码阶段的内存访谒本钱和内存使用。Sparse Transformer将这些模式结合起来，用土产货模式拿获土产货高低文，然后每隔几个单词就用全局模式团聚信息。StreamingLLM只对前几个token应用土产货模式和全局模式。散伙标明，这种全局模式动作刺观点漕，保捏了对运转绚丽的强刺目得分。它有助于大模子推广到无穷输入序列长度。Bigbird也使用未必模式，其中整个token都参加一组未必token。证明了局部模式、全局模式和未必模式的组合可以封装整个一语气序列到序列的函数，并确认了其图灵完备性。如图11(b)所示，Longformer还引入了扩展的滑动窗口模式。它雷同于扩张的CNN，使滑动窗口“扩张”以加多接受野。为了使模子稳健寥落竖立，Structured sparse Attention提倡一种熵感知的教导方法，将高概率的刺观点值聚集到更密集的区域中。与以往手工遐想寥落模式的酌量不同，SemSA使用基于梯度的分析来识别要害的刺目模式，并自动优化刺目密度漫步，进一步提高模子效力。
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图11：不同的寥落刺观点掩码例如比拟之下，动态寥落刺观点凭证不同的输入自稳健地摈弃激活值，通过实时监测神经元的激活值来绕过对神经元的影响可以忽略的运筹帷幄，从费力毕修剪。大多数动态寥落刺目方法接管动态token修剪方法，如图11(c)所示。Spatten、SeqBoat和Adaptive Sparse Attention诈欺谈话结构的固有冗余建议动态绚丽级修剪战术。Spatten通过汇总刺观点矩阵列来评估每个单词的累积要害性，并在背面的层中从输入中对具有最小累积要害性的token进行修剪。SeqBoat教导了一个线性现象空间模子(State Space Model, SSM)，该模子带有一个寥落的sigmoid函数，以详情每个刺观点头需要修剪哪个token。Spatten和SeqBoat都对通盘输入的无信息的token进行了修剪。自稳健寥落刺观点在生成过程中渐渐修剪token。它去除了高低文中，在将来生成不再需要的部分。
除了动态token修剪，动态刺观点修剪本事也被应用。如图11(d)所示，这些方法不是修剪某些token的整个刺观点值，而是凭证输入动态地修剪刺观点的遴荐部分。在接洽责任中，一个较为可以的方法是动态地将输入token分红组，称为桶，并战术性地不祥驻留在单独桶中的token的刺观点运筹帷幄。这些方法的重点在于如何将接洽的token聚类在一皆，来促进它们之间的刺观点运筹帷幄，从而提高效力。Reformer诈欺位置明锐的哈希来将分享疏导哈希码的key和query聚集到合并个桶中。在此之后，Sparse Flash Attention引入了特意针对这种基于哈希的寥落刺观点机制进行优化的GPU内核，进一步提高了运筹帷幄效力。同期，Routing Transformer接管球形k-means聚类算法将token团聚到桶中，优化了刺观点运筹帷幄的遴荐过程。Sparse Sinkhorn Attention接管学习排序网络将key与其接洽的query桶对皆，确保仅在相应的query和key对之间运筹帷幄刺观点。与桶级操作不同，H2O引入了token级动态刺观点修剪机制。它将静态土产货刺观点与刻下query和一组动态绚丽的key token之间的动态运筹帷幄结合起来，称作heavy-hitters(H2)。这些 heavy-hitters通过移除战术进行径态诊疗，该战术旨在在每个生成设施中删除最不要害的key，从而灵验地料理heavy-hitter集的大小和接洽性。
此外，将每个token视为图节点，将token之间的刺观点视为边，可以扩展静态寥落刺观点的视角。原始的全刺观点机制等同于一个均匀最短旅途距离为1的完整图。寥落刺观点通过其未必掩码引入未必边，灵验地将即兴两个节点之间的最短旅途距离减小到，从而保捏雷同于皆备刺目的高效信息流。Diffuser诈欺图论的视角，通过多跳token关联来扩展寥落刺目的接受场。它还从扩展图属性中取得灵感，以遐想更好的寥落模式，以近似全刺观点的信息流。
除了刺观点级和token级的寥落性以外，刺观点修剪的范围扩展到种种粒度。Spatten还将修剪从token粒度扩展到刺观点头粒度，摈弃了不必要的刺观点头的运筹帷幄，以进一步减少运筹帷幄和内存需求。
5.2.3 架构优化（Structure Optimization）架构优化的想法是再行界说模子的体系缚构或者架构，以提高模子效力和性能之间的平衡。接洽责任中有两种隆起的本事：神经结构搜索(Neural Architecture Search, NAS)和低秩理会(Low Rank Factorization, LRF)。
神经结构搜索(Neural Architecture Search)：神经架构搜索(Neural Architecture Search, NAS)旨在自动搜索在效力和性能之间达到最好平衡的最优神经架构。AutoTinyBERT诈欺one-shot神经架构搜索(NAS)来发现Transformer架构的超参数。值得刺目的是，它引入了一种引东谈主谨慎的批处理教导方法来教导超等预教导谈话模子(SuperPLM)，随后使用进化算法来识别最优子模子。NAS-BERT使用一些鼎新本事，如块级别搜索、搜索空间修剪和性能靠近，在传统的自监督预教导任务上教导大型超等网络。这种方法允许NAS-BERT灵验地应用于种种下流任务，而不需要大量的再行教导。通过NAS进行结构剪枝将结构剪枝动作一个多想法NAS问题，通过一次性的NAS方法进行科罚。LiteTransformerSearch建议使用不需要教导的想法，例如参数的数目动作代逸想法来指挥搜索。这种方法可以灵验地探索和遴荐最优的体系缚构，而不需要在搜索阶段进行履行的教导。AutoDistil建议了一种皆备与任务无关的few-shot NAS算法，该算法具有三种主要本事：搜索空间分辨、与任务无关的SuperLM教导和与任务无关的搜索。这种方法的目的是促进跨种种任务的高效体系缚构发现，并减少特定于任务的诊疗。频频，NAS算法需要评估每个采样架构的性能，这可能会产生大量的教导本钱。因此，这些本事在应用于大模子时具有挑战性。
低秩理会(Low Rank Factorization)：低秩理会(LRF)或低秩理会(Low Rank Decomposition)的目的是用两个低秩矩阵和近似一个矩阵:
其中比和小得多。这么，LRF可以减少内存使用，提高运筹帷幄效力。此外，在大模子推理的解码阶段，内存访谒本钱是解码速率的瓶颈。因此，LRF可以减少需要加载的参数数目，从而加速解码速率。LoRD自大了压缩大模子的后劲，而不贯通过LRF大幅诽谤性能。具体来说，接管奇异值理会(SVD)对权重矩阵进行因式理会，告捷地将一个包含16B个参数的大模子压缩为12.3B，性能小幅度下落。TensorGPT引入了一种使用Tensor-Train Decomposition来压缩embedding层的方法。每个token embedding都被视为矩阵乘积现象(Matrix Product State, MPS)，并以漫步式方式高效运筹帷幄。LoSparse结合了LRF和权值剪枝在LLM压缩中的优点。通过诈欺低秩近似，LoSparse诽谤了径直进行模子修剪频频会丢失太多抒发神经元的风险。LPLR和ZeroQuant-V2都建议了对权矩阵进行LRF和量化同期压缩的方法。DSFormer建议将权重矩阵理会为半结构化寥落矩阵与一个微型密集型矩阵的乘积。ASVD遐想了一个激活感知的奇异值理会方法。该方法包括在应用奇异值理会进行矩阵理会之前，凭证激活漫步缩放权重矩阵。ASVD还包括通过一个搜索进度详情每个层的合适的截断秩。
5.2.4 常识蒸馏（Knowledge Distillation）常识蒸馏(Knowledge Distillation, KD)是一种锻练的模子压缩本事，其中来应许型模子(称为teacher模子)的常识被移动到较小的模子(称为student模子)。在大模子的布景下，KD使用原始的大模子动作teacher模子来提真金不怕火较小的大模子。咫尺很多酌量都蚁合在如何灵验地将大模子的种种身手移动到更小的模子上。在这个领域，方法可以分为两种主要类型：白盒KD和黑盒KD(如图12所示)。
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图12：白盒KD（左）与黑盒KD（右）线路图白盒KD（White-box KD）：白盒KD指的是诈欺对teacher模子的结构和参数的访谒的蒸馏方法。这些方法使KD能够灵验地诈欺teacher模子的中间特征和输出概率来增强student模子的性能。MiniLLM接管标准白盒KD方法，但将正向Kullback-Leibler divergence(KLD)替换为反向KLD。GKD引入了对 on-policy数据的使用，其中包括由student模子本人生成的输出序列，以进一步蒸馏学生模子。该方法侧重于使用这些战术数据来对皆teacher和student模子之间的输出概率。TED建议了一种任务感知的层级别的方法，包括结合特殊的检索分层KD方法。这种方法包括在teacher和student模子的每一层之后添加过滤器，教导这些特定任务的过滤器，然后冻结teacher模子的过滤器，在教导student过滤器以使其输出特征与相应的teacher过滤器对皆时。MiniMoE通过使用羼杂大众(MoE)模子动作student模子来缓解身手差距。对于新出现的实体，预教导谈话模子可能清贫最新的信息。为了科罚这个问题，一种科罚有谋划是将特殊的检索文本合并到提醒中，尽管这会加多推理本钱。另外，KPTD通过常识蒸馏将常识从实体界说移动到大模子参数。该方法生成一个基于实体界说的传输集，并索求student模子，以便将输出漫步与基于这些界说的teacher模子相匹配。
黑盒KD（Black-box KD）：黑盒KD是指teacher模子的结构和参数不可获取的常识蒸馏方法。频频，黑箱KD只使用teacher模子得到的最终散伙来蒸馏student模子。在大模子领域，黑箱KD主要指挥student模子学习大模子的泛化身手和显现身手，包括InContext Learning (ICL)身手、 想维链(Chain-of-Thought, CoT)推理身手和Instruction Following (IF)身手。在ICL身手方面，Multitask-ICT引入了高低体裁习蒸馏(in-context learning distillation)来移动大模子的多任务few-shot身手，同期诈欺高低体裁习媾和话建模身手。MCKD不雅察到，从通过语境学习得到的teacher模子中提真金不怕火出来的student模子，在看不见的输入prompt上不时推崇优异。基于这一不雅察，MCKD遐想了一个多阶段蒸馏范式，其中使用前阶段的student模子为后续阶段生成蒸馏数据，从而提高了蒸馏方法的灵验性。为了提真金不怕火想维链(CoT)推理身手，诸如 Distilling Step-by-Step、SCoTD、CoT prompt、MCC-KD和Fine-tune-CoT等几种本事建议了提真金不怕火方法，将从大模子中索求的反应和基本旨趣结合起来教导student模子。 Socratic CoT也将推理身手移动到较小的模子。具体来说，它对一双student模子进行了微调，即问题生成(QG)模子和问题回答(QA)模子。QG模子被教导成基于输入问题生成中间问题，指挥QA模子生成最终的回答。PaD不雅察到诞妄的推理(即正确的最终谜底但诞妄的推理设施)可能对student模子无益。为了科罚这个问题，PaD建议生成合成标准用于推理问题，然后由附加的解释器自动查验。这种方法有助于去除带有诞妄推理的蒸馏数据，提高student模子教导数据的质地。
5.2.5 动态推理动态推理触及在推理过程中自稳健遴荐模子子结构，其以输入数据为要求。此末节重点先容early exiting的本事，这些本事使大模子能够凭证特定的样本或token在不同的模子层住手其推理。值得刺目的是，固然MoE本事(在第5.1.1节中征询)也会在推理过程中诊疗模子结构，但它们频频触及上流的预教导本钱。比拟之下，这些本事只需要教导一个小模块来详情何时扫尾推理。本文将此类酌量分为两大类：样本级别的early exiting和token级别的early exiting(如图13所示)。
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图13：token级别和样本级别的动态推理线路图样本级别：样本级别的early exiting本事侧重于详情用于单个输入样本的大模子的最好大小和结构。一种常见的方法是在每一层之后使用特殊的模块来扩展大模子，诈欺这些模块来决定是否在特定层隔断推理。FastBERT， DeeBERT， MP和MPEE径直教导这些模块来凭证刻下层的特征作念出决策(例如，输出0连接或输出1住手)。Global Past-Future Early Exit建议了一种方法，诈欺来自前一层和后一层的谈话信息丰富这些模块的输入。推敲到在推理过程中弗成径直访谒将来层的特征，论文教导了一个概略的前馈层来猜度这些将来特征。PABEE教导模块来动作径直预计的输出面，建议在预计保捏一致时隔断推理。HASHEE接管了一种非参数决策方法，该方法基于相似样本应在合并层退出推理的假定。
Token级别：在大模子推理的decodig阶段，循序生成token，token级别的early exiting本事旨在优化用于每个输出token的大模子的大小和结构。CALM在每个Transformer层之后引入early exit分类器，教导它们输出置信度分数，以详情是否在特定层住手推理。值得刺目的是，在self-attention模块中，运筹帷幄每层刻下token的特征依赖于合并层中整个先前token的特征(即KV cache)。为了科罚由于先前token early exit而导致KV cache丢失的问题，CALM建议径直将该特征从现存层复制到后续层，实验散伙自大唯一幽微的性能下落。SkipDecode科罚了先前早期存在的方法的局限性，这些方法碎裂了它们对批处理推理和KV cache的适用性，从而松手了履行的加速增益。对于批处理推理，SkipDecode为批处理中的整个token建议了一个长入的退出点。对于KV cache，SkipDecode确保了exit point的单调减少，以留心KV缓存的再行运筹帷幄，从而促进了推理过程中的效力提高。
5.3 意识，建议和将来标的在高效结构遐想方面，寻找替代Transformer的结构是一个新兴的酌量领域。例如，Mamba、RWKV过甚各自的变种在种种任务中推崇出了竞争力，连年来引起了越来越多的关怀。然则，观望这些非Transformer模子与Transformer模子比拟是否会推崇出某些污点仍然是接洽的。同期，探索非transformer架构与刺观点操作的集成是将来另一个有但愿的酌量标的。
在模子压缩领域，量化动作在大模子部署中使用的主要方法脱颖而出，主如若由于两个要道身分。起原，量化提供了一种轻易的压缩大模子的方法。例如，使用Post-Training Quantization(PTQ)方法可以在几分钟内将具有70亿个参数的大模子的参数数分钟内减少到压缩步地。其次，量化具有已毕内存耗尽和推理速率大幅诽谤的后劲，同期只引入了很小的性能折损。对于很多履行应用，这种折损频频被觉得是可以接受的。然则，值得刺目的是，量化仍然可能会挫伤大模子的某些突发身手，例如自校准或多步推理。此外，在处理长高低文等特定场景中，量化可能导致显耀的性能下落。因此，在这些特殊情况下，需要仔细遴荐相宜的量化方法来松开这种退化的风险。大量文件酌量了寥落刺观点本事在长高低文处理中的应用。例如，最近的一项代表性责任StreamingLLM仅通过回话几个刺观点汇token就可以处理400万个token。尽管如斯，这些方法不时会放手要道信息，从而导致性能下落。因此，在灵验料理长高低文的同期保留基本信息的挑战仍然是将来探索的一个要害领域。至于权值修剪本事，LLM-KICK指出，即使在相对较低的寥落度比下，刻下起初进的(SOTA)方法也会出现特出大的性能下落。因此，开发灵验的权值修剪方法来保捏大模子性能仍然是一个新兴和要道的酌量标的。
模子结构的优化频频触及使用神经结构搜索(NAS)，这频频需要大量的运筹帷幄资源，这对其在压缩大模子中的履行应用组成了潜在的辛劳。因此，接洽酌量接管自动结构优化进行大模子压缩的可行性值得进一步探索。此外，像低秩理会(LRF)这么的本事在压缩比和任务性能之间已毕最好平衡仍然是一个挑战。例如，ASVD在不影响大模子推理身手的情况下，只可已毕限制的10%到20%的压缩比。
除了接管单独的模子压缩本事外，一些酌量还探索了不同方法的组合来压缩大模子，诈欺各自的上风来提高效力。例如，MPOE将权重矩阵理会特意应用于基于MoE的大模子中的大众前馈网络(FFNs)，目的是进一步诽谤内存需求。LLM-MQ诈欺权值寥落性本事在模子量化过程中保护权值非常值，从而最大限制地减极少化过错。LPLR侧重于量化低秩理会权重矩阵，以进一步诽谤大模子推理过程中的内存占用和内存访谒本钱。此外，LoSparse将低秩理会与权值剪枝相结合，诈欺剪枝增强低秩近似的种种性，同期诈欺低秩理会保留要害权值，留心要道信息丢失。这些方法强调了集成多种压缩本事以更好地优化大模子的后劲。
6 系统级别优化大模子推理的系统级优化主要触及增强模子前向传递。推敲到大模子的运筹帷幄图，存在多个算子，其中刺观点算子和线性算子占据了大部分的运行时期。如2.3节所述，系统级优化主要推敲大模子中刺目算子妥协码方法的专有特征。特出是，为了科罚大模子解码方法的具体问题，线性算子需要特殊的平铺遐想，推测解码方法也被建议以提高诈欺率。此外，在在线奇迹的高低文中，恳求频频来自多个用户。因此，除了前边征询的优化以外，在线奇迹还靠近着与异步恳求引起的内存、批处理和篡改接洽的挑战。
6.1 推理引擎咫尺对推理引擎的优化主要在于加速模子上前推理过程。对大模子推理中的主要算子和运筹帷幄图进行了高度优化。此外，为了在不诽谤性能的前提下提高推理速率，推测解码本事也被建议。
6.1.1 图和运筹帷幄优化运行时期分析：通过HuggingFace，作家用不同的模子和高低文长度来分析推理运行时期。图15的分析散伙标明，刺观点运筹帷幄和线性运筹帷幄占据了运行时期的绝大部分，它们频频逾越推理捏续时期的75%。因此，大部分优化责任都致力于于提高两个操作的性能。此外，有多个操作符占用了一小部分运行时期，这使得操作符的推广时期一鳞半瓜，加多了CPU端的内核启动本钱。为了科罚这个问题，在图运筹帷幄级别，刻下优化的推理引擎已毕了高度交融的算子。
刺观点运筹帷幄优化：标准的刺观点运筹帷幄(例如，使用Pytorch)包含矩阵Q与矩阵(K)的乘法，这导致时期和空间复杂度与输入序列长度呈现二次增长。如图15所示，刺观点运筹帷幄操作的时期占比跟着高低文长度的加多而加多。这意味着对内存大小和策启航手的要求很高，特出是在处理长序列时。为了科罚GPU上标准刺观点运筹帷幄的运筹帷幄和内存支出，定制化刺观点运筹帷幄是必不可少的。FlashAttention将通盘刺观点操作交融为一个单一的、内存高效的操作，以松开内存访谒支出。输入矩阵(Q, K, V)和刺观点矩阵被平铺成多个块，从而摈弃了完整数据加载的需要。FlashDecoding缔造在Flash Attention的基础上，旨在最大限制地提高解码的运筹帷幄并行性。由于译码方法的应用，Q矩阵在decoding过程中会退化为一批向量，如果并行度仅限于batch大小维度，则很难填充运筹帷幄单位。FlashDecoding通过在序列维度上引入并行运筹帷幄来科罚这个问题。固然这会给softmax运筹帷幄带来一些同步支出，但它会显耀提高并行性，特出是对于小批量大小和长序列。随后的责任FlashDecoding++不雅察到，在之前的责任中，softmax内的最大值仅动作留心数据溢出的比例因子。然则，动态最大值会导致显耀的同步支出。此外，大量实验标明，在典型的大模子(如Llama2， ChatGLM)中，逾越99.99%的softmax输入在一定范围内。因此，FlashDecoding++建议基于统计数据提前详情比例因子。这摈弃了softmax运筹帷幄中的同步支出，使后续操作能够在softmax运筹帷幄的同期并行推广。
线性运筹帷幄优化：线性算子在大模子推理、特征投影和前馈神经网络(FFN)中施展着要道作用。在传统神经累积会，线性算子可以抽象为通用矩阵-矩阵乘法(General Matrix-Matrix Multiplication, GEMM)运算。然则，对于大模子，decoding方法的应用导致维度的彰着诽谤，与传统的GEMM责任负载不同。传统GEMM的底层已毕得到了高度优化，主流大模子推理框架(例如，DeepSpeed , vLLM, OpenPPL等)主要调用cuBLAS为线性算子提供的GEMM API接口。
如果莫得针对诽谤维数的GEMM明详情制的已毕，decoding过程中的线性运筹帷幄将会效力低下。在最新版块的TensorRT-LLM中可以不雅察到科罚该问题的issue。它引入了专用的通用矩阵向量乘法(General Matrix-Vector Multiplication, GEMV)已毕，潜在地提高了decoding设施的效力。最近的酌量FlashDecoding++作念了进一步的改良，在解码设施中处理小批量数据时，科罚了cuBLAS和CUTLASS库的低效力问题。该酌量的作家起原引入了FlatGEMM操作的主意，以高度诽谤的维度(FlashDecoding++中的维数< 8)来线路GEMM的责任负载。由于FlatGEMM具有新的运筹帷幄脾性，传统GEMM的平铺战术需要进行修改。作家不雅察到，跟着责任负载的变化，存在两个问题：低并行性和内存访谒瓶颈。
为了科罚这些问题，FlashDecoding++接管了细粒度平铺战术来提高并行性，并诈欺双缓冲本事来守密内存访谒延长。此外，刻下经典大模子(例如，Llama2, ChatGLM)中的线性操作频频具有固定的步地，FlashDecoding++缔造了启发式遴荐机制。这个机制凭证输入大小在不同的线性运算符之间进行径态地遴荐抨击。这些选项包括FastGEMV、FlatGEMM和由cuBLAS库提供的GEMM。这种方法确保为给定的线性责任负载遴荐最灵验的运筹帷幄操作，从而可能导致更好的端到端性能。
连年来，应用MoE FFN来增强模子身手已成为大模子酌量的一种趋势。这种模子结构也对算子优化建议了新的要求。如图15所示，在具有MoE FFN的Mixtral模子中，由于HuggingFace已毕中未优化FFN运筹帷幄，线性算子在运行时占主导地位。此外，Mixtral接管了GQA刺目结构，其诽谤了刺观点算子的运行时期比例，进一步指出了对优化FFN层要害需要。MegaBlocks是第一个针对MoE FFN层优化运筹帷幄的算法。该责任将MoE FFN运筹帷幄制定为块寥落操作，并建议了用于加速的定制GPU内核。MegaBlocks专注于MoE模子的灵验教导，因此忽略了推理的特征(例如，解码方法)。现存框架正在发愤优化MoE FFN推理阶段的运筹帷幄。vLLM的官方在Triton中集成了MoE FFN的交融内核，无缝地摈弃了索引支出。
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图14：大模子推理引擎优化分类图片
图15：多个大模子的推理运行时期分析图级别的优化：核交融动作一种流行的图级优化脱颖而出，因为它能够减少运行时期。应用核交融有三个主要优点：(1)减少内存访谒。交融内核从骨子上摈弃了中间散伙的内存访谒，松开了运筹帷幄操作的内存瓶颈。(2)松开内核启动支出。对于一些轻量级操作(如残差add)，内核启动时期占据了大部分延长，内核交融减少了单个内核的启动。(3)增强并行性。对于那些没稀有据依赖的运算符，当单个内核推广无法填充硬件容量时，通过交融已毕内核并行是有利的。
核交融本事被证明对大模子推理是灵验的，具有上述整个优点。FlashAttention将刺观点运算符表述成一个单一的内核，摈弃了访谒刺观点散伙的支出。基于刺观点算子是内存有限的这一事实，内存访谒的减少能灵验地滚动为运行时加速。ByteTransformer和DeepSpeed建议将包括残差加法、层模和激活函数在内的轻量级算子交融到前列性算子中，以减少内核启动支出。
和DeepSpeed[236]建议将包括残差add、layernorm和激活函数在内的轻量级算子交融到前边的线性算子中，以减少内核启动支出。因此，这些轻量级操作符在时期轴上销亡，险些莫得特殊的延长。此外，还接管核交融来提魁伟模子推理的诈欺率。Q、K和V矩阵的投影变换蓝本是三个单独的线性运算，并交融成一个线性运算符部署在当代GPU上。咫尺，核交融本事依然应用于大模子推理实践中，高度优化的推理引擎在运行时只使用少数交融核。例如，在FlashDecoding++已毕中，一个transformer块仅集成了七个交融的内核。诈欺上述运算符和内核交融优化，FlashDecoding++已毕了在HuggingFace高达4.86倍的加速。
6.1.2 推测解码推测解码（如投契采样）是一种用于自记忆大模子的鼎新解码本事，旨在提高解码效力，同期不影响输出的质地。这种方法的中枢想想包括使用一个较小的模子(称为草稿模子)来灵验地预计几个后续token，然后使用想法大模子并行考据这些预计。该方法旨在使大模子能够在单个推理频频所需的时期范围内生成多个token。图16自大了传统自记忆解码方法与推测解码方法的比较。表面上，推测解码方法包括两个设施：
1)草稿构建：接管草稿模子，以并行或自记忆的方式生成多个后续token，即Draft token。 2)草案考据：诈欺想法模子在单个大模子推理设施入彀算整个草稿token的要求概率，随后循序详情每个草稿token的接受程度。接受率线路每个推理设施接受的草稿token的平均数目，是评估推测解码算法性能的要道想法。
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图16：自记忆解码（a）和推测解码（b）对比推测解码确保了输出与自记忆解码方法的质地平等。传统解码本当事人要使用两个采样方法：greedy sampling和 nucleus sampling。greedy sampling触及在每个解码设施中遴荐概率最高的令牌来生成特定的输出序列。推测解码的起原责任，被称为Blockwise Parallel Decoding，旨在确保草草稿token与通过greedy sampling的token已毕精准匹配，从而保捏输出令牌等价。比拟之下，nucleus sampling触及从概率漫步中抽样token，每次运行都会产生不同的token序列。这种种种性使得nucleus sampling很受宽待。为了在推测解码框架内容纳nucleus sampling，依然建议了投契采样本事。投契采样保捏输出漫步不变，与nucleus sampling的概苟且质一致，以产生不同的绚丽序列。步地上，给定一个token序列和一个草稿token序列，投契采样战术以以下概率接受第i个草稿token：
其中庸分别代表来自想法大模子和草稿模子的概率漫步。如果第个token被接受，它设定为。另外，它退出草稿token的考据，并从底下的漫步中进行的重采样：
基于投契采样，出现了几种变体，旨在考据多个草稿token序列。值得刺目的是，在这种情况下，token tree verfier已成为一种平素接管的考据战术。这种方法诈欺草稿token集的树状结构线路，并接管树刺观点机制来灵验地推广考据过程。
在推测解码方法中，草稿token的接受率受到草稿模子的输出漫步与原始大模子的输出漫步的一致程度的显耀影响。因此，大量的酌量责任都是为了改良草稿模子。DistillSpec径直从想法大模子中索求较小的草稿模子。SSD包括从想法大模子中自动识别子模子(模子层的子集)动作草稿模子，从而摈弃了对草稿模子进行单独教导的需要。OSD动态诊疗草稿模子的输出漫步，以匹配在线大模子奇迹中的用户查询漫步。它通过监视来应许模子的被断绝的草稿token，并使用该数据通过蒸馏来改良草稿模子来已毕这一丝。PaSS建议诈欺想法大模子本人动作草稿模子，将可教导的token(look -ahead token)动作输入序列，以同期生成后续token。REST引入了一种基于检索的推测解码方法，接管非参数检索数据存储动作草稿模子。SpecInfer引入了一种集体升迁调优本事来对皆一组草稿模子的输出漫步通过想法大模子。Lookahead decoding 包含大模子生成并行的生成n-grams来生成草稿token。Medusa对大模子的几个头进行微调，特意用于生成后续的草稿token。Eagle接管一种称为自记忆头的轻量级Transformer层，以自记忆的方式生成草稿token，将想法大模子的丰富高低文特搜集成到草稿模子的输入中。
另一项酌量侧重于遐想更灵验的草稿构建战术。传统的方法频频产生单一的草稿token序列，这对通过考据建议了挑战。对此，Spectr主张生成多个草稿token序列，并接管k-sequential草稿遴荐本事并发考据k个序列。该方法诈欺推测抽样，确保输出漫步的一致性。雷同地，SpecInfer接管了雷同的方法。然则，与Spectr不同的是，SpecInfer将草稿token序列合并到一个“token tree”中，并引入了一个用于考据的树形刺观点机制。这种战术被称为“token tree verifier”。由于其灵验性，token tree verifier在宽绰推测解码算法中被平素接管。除了这些发愤以外，Stage Speculative Decoding和Cascade Speculative Drafting(CS Drafting)建议通过将投契解码径直集成到token生成过程中来加速草稿构建。
对比实验与分析：论文作家通过实验来评估推测解码方法的加速性能。具体来说，作家对该领域的酌量进行了全面的纪念，并遴荐了其中6个依然开源的代码进行酌量，分别是：Speculative Decoding (SpD)、Lookahead Decoding (LADE)、REST、Self-speculative Decoding (SSD)、Medusa和Eagle。对于评估数据集，使用Vicuna-80对上述方法进行评估，该数据集包含80个问题，分为10类。这80个问题的平均散伙动作输出。对于想法大模子，作家接管了五个主流的开源大模子，分别是Vicuna-7B-V1.3、Vicuna-13B-V1.3、Vicuna-33B-V1.3、LLaMA-2-7B和LLaMA-2-13B。作家展示了这5个大模子的评估想法范围。对于草稿模子，作家对SpD接管了两个个教导好的草稿模子，即LLaMA-68M和LLaMA-160M。对于其他推测解码方法，作家降服它们建议的草稿构建方法和使用他们提供的权重。在评价想法方面，作家使用接受率和加速率，接受率是指接受token数与生成步数之比，加速比是指在详情输出总长度时，原始自记忆解码的延长与推测解码的延长之比。
表5提供了种种推测解码方法的比较，隆起了几个要道不雅察散伙：(1) Eagle推崇出优异的性能，在多个大模子上已毕了3.47~3.72倍的端到端加速。为了贯通它的告捷，作家对Eagle的真切分析揭示了两个要道身分。起原，Eagle接管自记忆方法来解码草稿token，径直诈欺先前生成的token的信息。其次，Eagle集成了原始大模子和草案模子的先前token的丰富特征，以提高下一个草稿token生成的准确性。(2) token tree verifier被证明在升迁投契采样方法的性能中是灵验的。(3)这些方法已毕的端到端加速不时低于接受率。这种各异是由于与草稿模子接洽的生成本钱不可淡漠的履行推敲而产生的。
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表5：实验散伙6.2 推理奇迹系统推理奇迹系统的优化主要在于提高处理异步恳求的效力。优化了内存料理以容纳更多的恳求，并集成了高效的批处理和篡改战术以提高系统浑沌量。此外，建议了针对漫步式系统的优化方法，以充分诈欺漫步式运筹帷幄资源。
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图17：推理奇迹系统分类图6.2.1内存料理在大模子奇迹中，KV缓存的存储决定了内存的使用，特出是当高低文长度很万古(参见第2.3节)。由于生成长度不详情，提前分拨KV cache存储空间很难。早期的已毕频频凭证每个恳求的预设最大长度事先分拨存储空间。但是，在隔断恳求生成的时，这种方法会导致存储资源的大量糟蹋。为了科罚这个问题，为了减少预分拨空间的糟蹋，建议了为每个恳求预计生成长度的上界。
但是，当不存在如斯大的一语气空间时，静态的KV缓存分拨方式仍然是失败的。为了支吾碎屑化存储，vLLM建议以操作系统的面孔，以分页的方式存储KV缓存。vLLM起原分拨尽可能大的内存空间，并将其平均分辨为多个物理块。当恳求驾临时，vLLM以不一语气的方式动态地将生成的KV缓存映射到预分拨的物理块。通过这种方式，vLLM显耀减少了存储碎屑，并在大模子奇迹中已毕了更高的浑沌量。在vLLM的基础上，LightLLM使用了更细粒度的KV缓存存储，减少了不规矩界限产生的糟蹋。LightLLM将token的KV缓存动作一个单位来处理，而不是一个块，因此生成的KV缓存老是使预分拨的空间饱和。
刻下优化的推理奇迹系统频频接管这种分页方式来料理KV缓存存储，从而减少冗余KV缓存的糟蹋。然则，分页存储导致刺观点操作中的内存访谒不规矩。对于使用分页KV缓存的刺观点算子，这就需要推敲KV缓存的捏造地址空间与其对应的物理地址空间之间的映射关系。为了提高刺观点算子的运筹帷幄效力，必须对KV缓存的加载模式进行诊疗，以轻易一语气存储器访谒。例如，在vLLM的PagedAttention中，对于K cache，head大小维度的存储结构为16字节的一语气向量，而FlashInfer为KV缓存编排了种种数据布局，并伴跟着相宜遐想的内存访谒有谋划。刺观点算子的优化与页面KV缓存存储的结合仍然是推理奇迹系统发展中的一个前沿挑战。
6.2.2 一语气批处理批处理中的恳求长度可能不同，当较短的恳求完成而较长的恳求仍在运行时，会导致诈欺率较低。由于奇迹场景中的恳求具有异步脾性，因此缓解这种低诈欺率的时期段是有可能的。基于此，一语气批处理本事被建议，以便在一些旧恳求完成后对新恳求进行批处理。ORCA是在大模子奇迹端第一个这么作念的责任。
每个恳求的运筹帷幄包含多个迭代，每个迭代线路预填充设施或解码设施。作家建议可以在迭代级别对不同的恳求进行批处理。此责任在线性操作符中已毕迭代级批处理，在序列维度中将不同的恳求集结在一皆。因此，与完成的恳求相对应的备用存储和运筹帷幄资源被实时开释。继ORCA之后，vLLM将该本事扩展到刺观点运筹帷幄，使不同KV缓存长度的恳求能够批处理在一皆。Sarathi、DeepSpeed-FastGen和SarathiServe进一步引入了一种split-and-fuse方法，将预填充请乞降解码恳求批处理在一皆。具体来说，此方法起原在序列维度上拆分长预填充恳求，然后将其与多个短解码恳求批处理在一皆。该方法平衡了不同迭代之间的责任负载，并通过摈弃新恳求的延长显耀减少了尾部延长。LightLLM也接管了split-and-fuse方法。
6.2.3 Scheduling本事在大模子奇迹中，每个恳求的功课长度具有可变性，因此推广恳求的表率会显耀影响奇迹系统的浑沌量。head-of-line blocking发生在长恳求被赋予优先级时。具体来说，对于长恳求，内存使用会飞速增长，当系统内存容量耗尽时，会导致后续恳求受阻。ORCA和开源框架，包括vLLM和LightLLM，接管概略的先到先奇迹(FCFS)原则来篡改恳求。DeepSpeed-FastGen则优先推敲解码恳求以提高性能。FastServe建议了一种霸占式篡改战术来优化列队结巴问题，已毕大模子奇迹的低功课完成时期(JCT)。FastServe接管多级反馈队伍(MLFQ)来优先处理剩余时期最短的恳求。由于自动记忆解码方法会产生未知的恳求长度，FastServe起原预计长度，并诈欺跳过集结方式为每个恳求找到相宜的优先级。与以往的责任不同，VTC征询了大模子推理奇迹中的公谈性。VTC引入了一个基于token数的本钱函数来斟酌客户端之间的公谈性，并进一步建议了一个公谈篡改标准来确保公谈性。
6.2.4 漫步式系统为了已毕高浑沌量，大模子奇迹频频部署在漫步式平台上。最近的责任还侧重于通过诈欺漫步式特征来优化此类推理奇迹的性能。值得刺目的是，预填充是运筹帷幄密集型的，解码是内存密集型的，splitwise， TetriInfer和DistServe证明了理会恳求的预填充妥协码设施的效力。这么，两个不同的阶段就可以凭证各自的特质进行孤独的处理。SpotServe遐想用于在具有可霸占GPU实例的云上提供大模子奇迹。SpotServe灵验地处理包括动态并行抵制和实例移动在内的挑战，况兼还诈欺大模子的自记忆脾性来已毕token级别的现象回话。此外，Infinite-LLM将vLLM中的分页KV缓存方法扩展到漫步式云环境。
6.3 硬件加速器遐想当年的酌量责任蚁合在优化Transformer架构，特出是优化刺观点算子，频频接管寥落方法来促进FPGA部署。与NVIDIA V100 GPU比拟，FACT加速器通过线性运算的羼杂精度量化和算法-硬件协同遐想已毕了不凡的能效，而且这些方法不是为生成式大模子量身定制的。
近期的责任，如ALLO隆起了FPGA在料理内存密集型解码阶段方面的上风。强调了模子压缩本事对大模子高效FPGA部署的要害性。相悖，DFX侧重于解码阶段优化，但短缺模子压缩方法，松手了可扩展性在更大的模子和更长的输入(最多1.5B模子和256个token)。ALLO缔造在这些见解的基础上，进一步提供了一个可组合和可重用的高档合成(High-level Synthesis, HLS)内核库。与DFX比拟，ALLO的已毕在预填充阶段展示了不凡的生成加速，在解码时期已毕了比NVIDIA A100 GPU更高的能效和加速。
FlightLLM也诈欺了这些见解，引入了一个可配置的寥落数字信号处理器(DSP)链，用于种种具有高运筹帷幄效力的寥落模式。为了提高存储带宽诈欺率，建议了一种支捏羼杂精度的片上译码有谋划。FlightLLM在Llama2-7B型号上已毕了比NVIDIA V100S GPU高6.0倍的能效和1.8倍的本钱效益，解码时的浑沌量比NVIDIA A100 GPU高1.2倍。
6.4 大模子推理框架对比作家对比了多个推理框架的性能，如表6所示。使用Llama2-7B(batch size=1，输入长度=1k，输出长度=128)测量推理浑沌量。推理奇迹性能是在ShareGPT数据集上测量的最大浑沌量。两者都基于单个NVIDIA A100 80GB GPU。在上述框架中，DeepSpeed、vLLM、LightLLM和TensorRT-LLM集成了推理奇迹功能，为来自多个用户的异步恳求提供奇迹。作家还在表格中列出了每个框架的优化。作家还在表中列出了针对每个框架的优化。除了HuggingFace外，整个框架都已毕了operator级别或图优化级别的优化以提高性能，其中一些框架还支捏推测解码本事。请刺目，作家测量整个框架的推感性能时，莫得使用推测解码本事。推理浑沌量的散伙标明，FlashDecoding++和TensorRT-LLM在隐秘主要算子和运筹帷幄图的优化方面优于其他算法。在推理奇迹方面，各框架均接管细粒度、不一语气存储方式进行KV缓存，并接管一语气批处理本事提高系统诈欺率。与vLLM和LightLLM不同，DeepSpeed在篡改中优先推敲解码恳求，这意味着如果批处理中有弥散的现存解码恳求，则不会合并新恳求。
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表6：开源推理框架性能对比6.5 意识，建议和将来标的系统级优化在不诽谤精度的同期提高了效力，因此在大模子推理实践中越来越广阔。对推理的优化也适用于奇迹。最近，operator优化依然与履行奇迹场景缜密结合，例如，特意为前缀缓存遐想的RadixAttention和加速推测解码考据的tree attention。应用和场景的迭代将约束对operator的发展建议新的要求。
推敲到履行推理奇迹系统中固有的多方面想法，例如JCT、系统浑沌量和公谈性，篡改战术的遐想相应地变得复杂。在恳求长度不详情的大模子奇迹领域，现存文件频频依赖于预计机制来促进篡改战术的遐想。然则，咫尺的预计器的灵验性够不上遐想的标准，这标明在奇迹篡改战术开发中存在改良和优化的后劲。
7 要道应用场景征询咫尺的酌量在探索跨种种优化级别的高效大模子推理的界限方面取得了紧要进展。然则，需要进一步的酌量来提魁伟模子在履行场景中的效力。作家为数据级(第4.3节)、模子级(第5.3节)和系统级(第6.5节)的优化本事分析了有但愿的将来标的。在本节中，作家总结了四个要道场景：Agent and Multi-Model Framework、Long-Context LLMs、Edge Scenario Deployment和安Security-Efficiency Synergy，并对它们进行了更平素的征询。
Agent and Multi-Model Framework：如4.3章所征询，Agent 和Multi-Model框架的最近责任，通过诈欺大模子的刚劲身手，显耀提高了Agent处理复杂任务和东谈主类恳求的身手。这些框架在加多大模子运筹帷幄需求的同期，在大模子输出内容的结构中引入了更多的并行性，从而为数据级和系统级优化(如输出组织本事)创造了契机。此外，这些框架当然地引入了一个新的优化级别，即pipeline级别，它具有在该级别上提高效力的后劲。
此外，越来越多的酌量趋势侧重于将AI智能体扩展到多模态领域，频频使用多模态大模子(Large multimodal Models, LMM)动作这些Agent系统的中枢。为了提高这些新兴的基于LMM的智能体的效力，为LMM遐想优化本事是一个很有出路的酌量标的。
Long-Context LLMs：咫尺，大模子靠近着处理越来越长的输入高低文的挑战。然则，自刺观点操作(Transformer-style大模子的基本组成部分)推崇出与高低文长度接洽的二次复杂度，对最大高低文长度施加了松手在教导和推理阶段。种种战术依然被探索了来科罚这一松手，包括输入压缩(第4.1节)、寥落刺观点(第5.2.2节)、低复杂度结构的遐想(第5.1.3节)和刺目算子的优化(第6.1.1节)。值得刺目的是，具有次二次或线性复杂性的非transformer架构(第5.1.3节)最近引起了酌量东谈主员的极大敬爱。
尽管它们效力很高，但与Transformer架构比拟，这些新架构在种种身手(如高低体裁习身手和长途建模身手)上的竞争力仍有待窥察。因此，从多个角度探索这些新架构的功能并科罚它们的局限性仍然是一个有价值的追求。此外，为种种场景和任务详情必要的高低文长度，以及详情将动作将来大模子基础支捏的下一代架构，这一丝至关要害。
Edge Scenario Deployment：尽管提魁伟模子推理的效力依然有了很多责任，但将大模子部署到资源极其有限的边际开辟(如移动电话)上仍然存在挑战。最近，很多酌量东谈主员对具有1B ~ 3B参数的较小谈话模子的预教导推崇出了敬爱。这种领域的模子在推理过程中提供了更少的资源本钱，况兼与更大的模子比拟，具有已毕泛化身手和竞争性能的后劲。然则，开发如斯高效和刚劲的微型谈话模子的方法仍然莫得得到充分的探索。
一些酌量依然开启了这个有但愿的标的。例如，MiniCPM通过沙盒实验来详情最优的预教导超参数。PanGu-π-Pro建议使用来自模子修剪的矩阵和本事来运滚动预教导打磨谢谢的模子权重。MobileLLM在微型模子遐想中接管了“深而薄”的架构，并建议了跨不同层的权重分享，在不加多特殊内存本钱的情况下加多层数。然则，小模子和大模子之间仍存在性能差距，需要将来的酌量来缩小这一差距。将来，要害需要酌量如何识别边际场景下的模子模范，并探索种种优化方法在遐想上的界限。
除了遐想较小的模子以外，系统级优化为大模子部署提供了一个有出路的标的。最近一个值得刺目的样子，MLC-LLM告捷地在移动电话上部署了LLaMA-7B模子。MLC-LLM主要使用交融、内存筹画和轮回优化等编译本事来增强延长并诽谤推理时期的内存本钱。此外，接管云边际互助本事或遐想更复杂的硬件加速器也可以匡助将大模子部署到边际开辟上。
Security-Efficiency Synergy：除了任务性能和效力外，安全性亦然大模子应用中必须推敲的要道身分。咫尺的酌量主要蚁合在效力优化方面，莫得充分科罚安全推敲的操作。因此，酌量效力和安全性之间的相互作用，并详情刻下的优化本事是否会挫伤大模子的安全性是至关要害的。如果这些本事对大模子的安全性产生负面影响，一个有但愿的标的是开发新的优化方法或改良现存的方法，以已毕大模子的效力和安全性之间更好的量度。
8 总结高效的大模子推理侧重于减少大模子推理过程中的运筹帷幄、内存访谒和内存本钱，旨在优化诸如延长、浑沌量、存储、功率和动力等效力想法。作家在本综述中提供了高效大模子推理酌量的全面纪念，建议了要道本事的见解，建议和将来标的。起原，作家引入了包含数据级、模子级和系统级优化的分层分类法。随后，在这一分类方法的指挥下，作家总结每个头绪和子领域的酌量。对于模子量化和高效奇迹系统等锻练的本事，作家进行了实验来评估和分析它们的性能。在此基础上，建议了实践建议。为该领域的从业者和酌量东谈主员建议建议并详情有出路的酌量门道。
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