若干关键创新正在提高大型语言模型（LLM）的效率，这些创新重点关注架构设计、训练方法和系统级优化。这些进步旨在降低计算成本、提高推理速度，并在使用更少资源的同时保持性能。让我们探讨三个主要的进展领域。
首先，混合专家（MoE）和量化等架构改进正在降低计算开销。MoE 模型，例如 Mistral AI 的 Mixtral，将模型分成更小的“专家”子网络，根据输入选择性地激活，从而减少每次推理的活动参数数量。量化通过以较低精度（例如 4 位而不是 32 位）表示模型权重来降低内存使用，例如 QLoRA 等技术，这使得在微调模型时能够将精度损失降至最低。此外，像 FlashAttention 这样的创新优化了 Transformer 中的注意力计算，通过减少内存带宽使用来加速训练和推理。
其次，训练和推理优化正在简化资源使用。例如，推测解码允许较小的模型起草响应，然后由较大的模型验证，从而减少延迟——谷歌的 Medusa 框架就采用了这种方法。参数高效微调（PEFT）方法，如 LoRA（低秩适应），在训练期间仅更新权重的一个子集，从而大幅削减内存需求。知识蒸馏，即较小的模型模仿较大的模型（例如 DistilBERT），也降低了推理成本。硬件感知优化，例如 GPU 的内核融合，通过最大限度地减少处理阶段之间的数据传输来进一步加速操作。
最后，系统级改进和数据管道正在发挥关键作用。更好的数据过滤和去重（例如 RedPajama 数据集）确保了更高质量的训练数据，减少了冗余计算的需求。像 DeepSpeed 和 Megatron-LM 这样的框架通过张量并行和内存卸载等技术优化分布式训练。缓存机制，例如 Transformer 中的键值缓存，对重复查询重用中间结果。总而言之，这些创新使开发者能够在不同的硬件设置上更高效地部署 LLM，同时保持性能。