我们能更高效地优化大型语言模型吗？ 由来自微软、南加州大学和俄亥俄州立大学等多个机构的研究人员组成的研究团队进行了广泛的算法改进回顾，目标是提高LLMs的效率，并涵盖了扩展规律、数据利用、架构创新、训练策略和推理技术。这些全面的洞察旨在为高效的LLMs的未来创新奠定基础。
涵盖扩展规律、数据利用、架构创新、训练策略和推理技术，概述了核心LLM概念和效率度量。该回顾提供了对为提高LLM效率做出贡献的方法的全面、最新的概述。研究人员鼓励提供额外参考文献的建议，承认可能会忽视相关研究。
LLMs在自然语言理解中扮演着重要角色。然而，它们高昂的计算成本使得它们对每个人都不容易获得。为了克服这一挑战，研究人员不断进行算法改进，以提高它们的效率并使其更易获得。这些进展为人工智能的未来创新，尤其是在自然语言处理领域铺平了道路。
本研究调查了增强LLMs效率的算法进展。它考察了各种效率方面，包括扩展规律、数据利用、架构创新、训练策略和推理技术。并提到了Transformer、RWKV、H3、Hyena和RetNet等具体方法。讨论包括知识蒸馏方法、紧凑模型构建方法，以及基于频率的注意力建模和计算优化技术。
本调查综合性地研究了LLM效率而非专注于特定领域，涵盖了包括扩展规律、数据利用、架构创新、训练策略和推理技术在内的多样化效率方面。作为一种有价值的资源，它为LLM效率的未来创新奠定了基础。提供一个参考仓库增强了进一步探索和研究此关键领域的效用。然而，研究中提到的个别研究和方法的具体结果和发现应明确提供在给定的来源中。
总而言之，本调查深入探讨了可提高LLM技术效率的最新算法改进。它涵盖了扩展规律、数据利用、架构创新、训练策略和推理技术。调查强调了算法解决方案的重要性，并探讨了模型压缩、知识蒸馏、量化和低秩分解等方法来提高LLM的效率。这个全面的调查是一种重要工具，可以提供关于LLM效率现状的丰富的有价值洞察。