大型语言模型 (LLM) 通过架构选择、优化技术以及训练和推理过程中的实际权衡来平衡准确性和效率。核心挑战在于在最大限度地降低计算成本（例如内存使用、延迟和能源消耗）的同时，保持高质量的输出。为了实现这一点，开发人员通常会优化模型架构，采用量化或剪枝，并使用知识蒸馏等技术。例如，像 DistilBERT 这样较小的模型保留了像 BERT 这样较大模型的大部分准确性，但通过训练一个紧凑的网络来模仿原始模型，从而降低了计算需求。这些策略优先考虑模型的关键组件，同时修剪不必要的复杂性。
一种关键方法是优化模型的架构和推理过程。例如，基于 Transformer 的模型使用注意力机制，该机制随输入长度呈二次方增长，这对于长序列来说效率低下。为了解决这个问题，像 Longformer 这样的模型中使用的稀疏注意力技术将计算限制为 tokens 的一个子集，从而减少内存使用，而不会显着损害准确性。在推理过程中，像 transformers 中的键值缓存这样的缓存中间计算的策略避免了重复tokens的冗余计算，从而加快了生成速度。同样，调整波束搜索参数（使用较窄的波束宽度）会牺牲一些输出质量以换取更快的生成速度。这些调整使开发人员能够针对特定用例调整模型，例如优先考虑聊天机器人中的速度或医学文本分析中的准确性。
系统级优化和硬件感知设计也发挥着重要作用。量化，即将模型权重从 32 位浮点数转换为较低精度的格式（如 8 位整数），可减少内存使用并加快矩阵运算。例如，GPT-4 采用量化感知训练，以在较低精度下保持准确性。另一种方法是专家混合 (MoE) 架构，其中每个输入仅激活特定的模型组件（例如，Switch Transformer），从而降低计算成本。硬件优化（如利用 GPU 张量核心进行并行处理或使用 TensorRT 等框架为特定设备编译模型）进一步提高了效率。这些方法共同确保 LLM 满足实际约束（例如在边缘设备上运行），同时保持足够的准确性以用于实际应用。