Техники оптимизации и ускорения для LLMs: систематический обзор литературы

Оптимизация и ускорение техник для LLMs

Большие языковые модели (LLMs) в обработке естественного языка (NLP) достигли впечатляющих успехов. Однако вычислительные ресурсы и использование памяти представляют существенные вызовы. Разработка фреймворков, библиотек и техник для преодоления этих проблем становится ключевой.

Техники оптимизации и ускорения для LLMs

Недавние исследования обзоры языковых моделей, техник оптимизации и ускорения для крупномасштабных глубоких моделей и LLMs. Множество методов разработаны для достижения сопоставимой точности с сниженными затратами обучения, такие как оптимизированные алгоритмы, распределенные архитектуры и аппаратное ускорение.

Исследование и практические подходы

Исследователи из Университета Обуды, Венгрия, Университета им. Й. Сели, Словакия, и Института информатики и управления (SZTAKI), Венгерской исследовательской сети (HUN-REN), Венгрия, представили систематический обзор литературы, анализирующий 65 публикаций с 2017 по декабрь 2023 года. Исследование сосредоточено на оптимизации и ускорении LLMs без ущерба для точности.

Фреймворки и библиотеки для обучения LLM

Распределенные фреймворки обучения, такие как Megatron-LM и CoLLiE, решают проблемы сложности и размера моделей, обеспечивая параллельную обработку. LightSeq2 и ByteTransformer улучшают использование GPU и уменьшают использование памяти.

Техники оптимизации для LLM

Для преодоления вызовов оптимизации LLM были разработаны разнообразные техники, такие как алгоритмические методы, разделение моделей, тонкая настройка для эффективности и оптимизация планировщика.

Примечание: Для получения полной версии статьи обращайтесь по контактам ниже.