高效部署大模型,CMU 最新万字综述纵览 LLM 推理 MLSys 优化技术

AIGC动态10个月前发布 AI科技评论
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高效部署大模型,CMU 最新万字综述纵览 LLM 推理 MLSys 优化技术

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原标题:高效部署大模型,CMU 最新万字综述纵览 LLM 推理 MLSys 优化技术
关键字:模型,算法,方法,系统,高效
文章来源:AI科技评论
内容字数:7864字

内容摘要:


近日,CMU Catalyst 团队推出了一篇关于高效 LLM 推理的综述,覆盖了 300 余篇相关论文,从 MLSys 的研究视角介绍了算法创新和系统优化两个方面的相关进展。在人工智能(AI)的快速发展背景下,大语言模型(LLMs)凭借其在语言相关任务上的杰出表现,已成为 AI 领域的重要推动力。然而,随着这些模型在各种应用中的普及,它们的复杂性和规模也为其部署和服务带来了前所未有的挑战。LLM 部署和服务面临着密集的计算强度和巨大的内存消耗,特别是在要求低延迟和高吞吐量的场景中,如何提高 LLM 服务效率,降低其部署成本,已经成为了当前 AI 和系统领域亟需解决的问题。
来自卡内基梅隆大学的 Catalyst 团队在他们的最新综述论文中,从机器学习系统(MLSys)的研究视角出发,详细分析了从前沿的 LLM 推理算法到系统的革命性变革,以应对这些挑战。该综述旨在提供对高效 LLM 服务的当前状态和未来方向的全面理解,为研究者和实践者提供了宝贵的洞见,帮助他们克服有效 LLM 部署的障碍,从而重塑 AI 的未来。
论文链接:https://arxiv.org/abs/2312.152


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