如何高效部署大模型？CMU最新萬字綜述縱覽LLM推理MLSys優(yōu)化技術(shù)

AIGC動(dòng)態(tài)2年前 (2024)發(fā)布機(jī)器之心

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原標(biāo)題：如何高效部署大模型？CMU最新萬字綜述縱覽LLM推理MLSys優(yōu)化技術(shù)
關(guān)鍵字：模型,算法,方法,系統(tǒng),高效
文章來源：機(jī)器之心
內(nèi)容字?jǐn)?shù)：8217字

內(nèi)容摘要：

機(jī)器之心專欄
機(jī)器之心編輯部近日，CMU Catalyst 團(tuán)隊(duì)推出了一篇關(guān)于高效 LLM 推理的綜述，覆蓋了 300 余篇相關(guān)論文，從 MLSys 的研究視角介紹了算法創(chuàng)新和系統(tǒng)優(yōu)化兩個(gè)方面的相關(guān)進(jìn)展。在人工智能（AI）的快速發(fā)展背景下，大語言模型（LLMs）憑借其在語言相關(guān)任務(wù)上的杰出表現(xiàn)，已成為 AI 領(lǐng)域的重要推動(dòng)力。然而，隨著這些模型在各種應(yīng)用中的普及，它們的復(fù)雜性和規(guī)模也為其部署和服務(wù)帶來了前所未有的挑戰(zhàn)。LLM 部署和服務(wù)面臨著密集的計(jì)算強(qiáng)度和巨大的內(nèi)存消耗，特別是在要求低延遲和高吞吐量的場(chǎng)景中，如何提高 LLM 服務(wù)效率，降低其部署成本，已經(jīng)成為了當(dāng)前 AI 和系統(tǒng)領(lǐng)域亟需解決的問題。
來自卡內(nèi)基梅隆大學(xué)的 Catalyst 團(tuán)隊(duì)在他們的最新綜述論文中，從機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)（MLSys）的研究視角出發(fā)，詳細(xì)分析了從前沿的 LLM 推理算法到系統(tǒng)的性變革，以應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)。該綜述旨在提供對(duì)高效 LLM 服務(wù)的當(dāng)前狀態(tài)和未來方向的全面理解，為研究者和實(shí)踐者提供了寶貴的洞見，幫助他們克服有效 LLM 部署的障礙，從而重塑 AI 的未來。論文鏈接：https://arxiv.org