为了减少采样过程中的计算时间，三种有效的技术包括 **模型蒸馏**、**自适应采样策略** 和 **稀疏计算方法**。每种方法都优化了采样过程的不同方面，在速度和准确性之间取得平衡，而无需进行重大的基础设施更改。
**模型蒸馏** 涉及训练一个更小、更快的模型来模仿更大、更复杂的模型的行为。 例如，在自然语言处理中，DistilBERT 保留了 BERT 95% 的性能，同时只使用了原来一半的层数，从而显着加快了推理速度。 在采样过程中，精简后的模型通过减少矩阵运算和内存使用来更快地生成输出。 这在聊天机器人或推荐系统等实时应用中特别有用，在这些应用中，延迟非常重要。 开发人员可以通过使用知识转移技术来实现蒸馏，例如在较大模型的输出（或中间层）上训练较小的模型。
**自适应采样** 根据数据的复杂性动态调整采样过程。 例如，在蒙特卡罗积分中，诸如重要性采样之类的技术会将计算重点放在高影响区域（例如，方差高的区域），而不是均匀采样。 同样，在强化学习中，近端策略优化 (PPO) 等算法会根据梯度稳定性自适应地调整批量大小或样本重用。 这通过优先处理对结果贡献最大的样本来减少冗余计算。 开发人员可以通过将反馈循环集成到采样管道中来应用自适应方法，例如提前停止以获得收敛结果或动态调整样本密度。
**稀疏计算方法** 通过跳过非关键计算来减少操作。 例如，Transformer 使用稀疏注意力机制来限制令牌之间的交互，从而将二次成本降低到接近线性。 在图像生成中，诸如掩码采样或基于补丁的处理（例如，在扩散模型中）之类的技术会生成部分输出，并且仅细化相关区域。 PyTorch 等库支持稀疏张量和内核来优化这些操作。 通过关注基本计算，稀疏方法可以保持准确性，同时避免不必要的工作，从而使其非常适合大规模数据或高分辨率输出。
这些技术可以结合使用——例如，将精简模型与自适应采样结合使用——以进一步优化性能。 开发人员应该分析他们的工作负载以识别瓶颈（例如，内存、计算），并选择与他们的特定约束相符的策略。