五种资源类别,如何提高大语言模型的资源效率,超详细综述来了近年来,大型语言模型(LLM)如 OpenAI 的 GPT-3 在人工智能领域取得了显著进展。这些模型,具有庞...

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五种资源类别,如何提高大语言模型的资源效率,超详细综述来了

近年来,大型语言模型(LLM)如 OpenAI 的 GPT-3 在人工智能领域取得了显著进展。这些模型,具有庞大的参数量(例如 1750 亿个参数),在复杂度和能力上实现了飞跃。随着 LLM 的发展趋势朝着不断增大的模型规模前进,这些模型在从智能聊天机器人到复杂数据分析,乃至于多领域研究中的应用越发广泛。然而,模型规模的指数级增长带来了巨大的资源需求,尤其是在计算、能源和内存等方面。

这些资源的巨大需求使得训练或部署这样庞大的模型成本高昂,尤其是在资源受限的环境(如学术实验室或医疗领域)中更是如此。此外,由于训练这些模型需要大量的 GPU 使用,因此它们的环境影响也成为日益关注的问题,尤其是在电力消耗和碳排放方面。如何在资源有限的环境中有效部署和应用这些模型成为了一个紧迫的问题。

来自 Emory University,University of Virginia 和 Penn State University 的研究团队通过全面梳理和分析了当前 LLM 领域的最新研究,系统地总结了提高模型资源效率的多种技术,并对未来的研究方向进行了深入探讨。这些工作不仅涵盖了 LLM 的全生命周期(预训练、微调、提示等),还包括了多种资源优化方法的分类和比较,以及对评估指标和数据集的标准化。本综述旨在为学者和实践者提供一个清晰的指导框架,帮助他们在资源有限的环境中有效地开发和部署大型语言模型 网页链接

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