更快、更轻松的LLMs：当前挑战和未来发展方向

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24年2月来自印度几家研究机构的论文“Faster and Lighter LLMs: A Survey on Current Challenges and Way Forward”。 尽管 LLM 的性能令人印象深刻，但由于推理过程中大量的计算和内存要求，它们的广泛采用面临挑战。模型压缩和系统级优化方法的最新进展旨在增强 LLM 推理。本综述概述了这些方法，强调了最近的发展。通过对 LLaMA(/2)-7B 的实验，评估了各种压缩技术，为统一环境中高效部署 LLM 提供见解。对 LLaMA(/2)-7B 的实证分析凸显这些方法的有效性。根据这些见解，确定了当前的局限性，并讨论提高 LLM 推理效率的潜在未来方向。 如下是复现结果的代码链接： GitHub - nyunAI/Faster-LLM-Survey 模型压缩技术已成为一个关键的研究领域，为提高资源密集型深度学习模型的效率提供了有希望的解决方案。 开发高效的大语言模型 (LLM) 可以从该领域的见解和方法中受益匪浅。 ………………………………