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

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原标题：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
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文章来源：机器之心
内容字数：15107字

内容摘要：

机器之心专栏
机器之心编辑部本综述深入探讨了大型语言模型的资源高效化问题。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

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