五種資源類別，如何提高大語言模型的資源效率，超詳細綜述來了

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原標題：五種資源類別，如何提高大語言模型的資源效率，超詳細綜述來了
關鍵字：模型,效率,資源,高效,語言
文章來源：機器之心
內容字數：15107字

內容摘要：

機器之心專欄
機器之心編輯部本綜述深入探討了大型語言模型的資源高效化問題。近年來，大型語言模型（LLM）如 OpenAI 的 GPT-3 在人工智能領域取得了顯著進展。這些模型，具有龐大的參數量（例如 1750 億個參數），在復雜度和能力上實現了飛躍。隨著 LLM 的發展趨勢朝著不斷增大的模型規模前進，這些模型在從智能機器人到復雜數據分析，乃至于多領域研究中的應用越發廣泛。然而，模型規模的指數級增長帶來了巨大的資源需求，尤其是在計算、能源和內存等方面。
這些資源的巨大需求使得訓練或部署這樣龐大的模型成本高昂，尤其是在資源受限的環境（如學術實驗室或醫療領域）中更是如此。此外，由于訓練這些模型需要大量的 GPU 使用，因此它們的環境影響也成為日益關注的問題，尤其是在電力消耗和碳排放方面。如何在資源有限的環境中有效部署和應用這些模型成為了一個緊迫的問題。
來自 Emory University，University of Virginia 和 Penn State University 的研究團隊通過全面梳理和分析了當前 LLM 領域的最新研究，系統地總結了提高模型資源效率的多種技術，并

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作者簡介：專業的人工智能媒體和產業服務平臺