降低大型语言模型 (LLMs) 的计算成本涉及优化模型架构、训练过程和推理效率。三个关键技术包括模型蒸馏、量化和剪枝。模型蒸馏训练一个更小的“学生”模型来复制更大“教师”模型的行为，在减小模型大小的同时保持性能。例如，DistilBERT 在参数减少 40% 的情况下达到了 BERT 95% 的性能。量化降低了数值精度——例如将 32 位浮点权重转换为 8 位整数——以减少内存使用并加速计算。PyTorch 的量化 API 等工具可以在不显著损失精度的情况下实现这一点。剪枝则去除不太重要的权重或层，例如 Google 的 Pathways 系统通过消除冗余神经元来稀疏化模型。这些方法直接削减了训练和推理期间的计算需求。
架构优化和高效的推理策略进一步降低了成本。稀疏架构，如专家混合模型 (Mixture of Experts, MoE)，每个输入只激活一部分模型组件。例如，Switch Transformers 利用 MoE 在质量损失最小的情况下实现更快的推理。参数高效微调技术，如 LoRA (Low-Rank Adaptation)，更新小部分权重而非整个模型，从而在适应过程中节省计算资源。在推理过程中，键值缓存（key-value caching）等方法重用注意力层中的先前计算，避免对重复的 token 进行冗余计算。Hugging Face 的 Transformers 等框架实现了这些优化，从而实现了更快的文本生成。批量处理多个请求还可以通过在 GPU 或 TPU 上并行化计算来提高硬件利用率。
基础设施层面的优化也起着关键作用。TPU 或 NVIDIA 的 Tensor Cores 等专用硬件加速了 LLMs 核心的矩阵运算。TensorFlow Lite 或 ONNX Runtime 等软件框架优化了模型在特定硬件上的执行，减少了延迟和内存开销。Microsoft 的 DeepSpeed 或 Meta 的 FairScale 等分布式训练框架实现了跨 GPU 的高效扩展，最大限度地降低了通信成本。例如，DeepSpeed 的 ZeRO 优化器将模型状态分割到不同设备上，可将内存使用量减少高达 80%。结合这些方法使开发者能够在成本、速度和精度之间取得平衡，使 LLMs 在实际应用中变得可行，而无需过多的计算资源。