万字综述大模型高效推理:无问芯穹与清华、上交最新联合研究全面解析大模型推理优化

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重点标签 大语言模型推理效率优化技术系统层优化未来研究方向

文章摘要


近年来,大语言模型(LLMs)在各种语言生成任务上展现出卓越的能力,推动了人工智能应用的发展。然而,其落地应用受到推理开销大、部署资源需求高、用户体验和经济成本受限等挑战。清华大学电子工程系、无问芯穹和上海交通大学的研究团队对此进行了全面调研,发表了《A Survey on Efficient Inference for Large Language Models》(简称LLM Eff-Inference),为大语言模型的部署实践和未来研究提供建议。

一、大模型推理效率瓶颈分析
大语言模型基于Transformer架构,自回归生成输出序列,导致推理过程开销随输出序列增长而显著增大。KV缓存技术通过存储和复用Key和Value向量减少计算冗余,将推理过程分为预填充和解码两个阶段。影响推理效率的三个关键因素为模型规模、注意力算子和解码方式。

二、大模型高效推理技术领域纵览
技术被分为数据层、模型层和系统层三个层次的优化。数据层优化包括输入压缩和输出规划,模型层优化包括高效结构设计和模型压缩,系统层优化则集中于推理引擎和服务系统。

2.1 数据层优化技术
输入压缩技术通过减小输入长度优化推理效率,包括提示词剪枝、提示词总结、基于软提示词的压缩和检索增强生成。输出规划技术通过并行生成输出降低推理延时,如SoT技术。

2.2 模型层优化技术
高效结构设计包括高效FFN设计、高效注意力算子设计和Transformer替代架构。模型压缩技术包括模型量化、模型稀疏、结构优化、知识蒸馏和动态推理。

2.3 系统层优化技术
推理引擎优化包括图和算子优化以及猜测解码。服务系统优化则包括内存管理、连续批处理、调度策略和分布式系统。

三、未来研究展望
未来研究应关注智能体和多模型框架、长文本场景、边缘端部署以及安全-效率协同优化等关键应用场景,以进一步提升大语言模型的推理效率和应用能力。

本文提供了对大语言模型高效推理技术全面而深入的分析,为研究者和实践者指明了未来研究方向,并为大语言模型的进一步发展和应用提供了宝贵的参考。

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原文作者: 机器之心

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