Achieving Peak Performance for Large Language Models: A Systematic Review
作者: Zhyar Rzgar K Rostam, Sándor Szénási, Gábor Kertész
分类: cs.CL, cs.AI
发布日期: 2024-09-07
备注: 34 pages, 7 figures, 8 tables. Journal Article: IEEE Access
期刊: IEEE Access (2024) 96017-96050;
DOI: 10.1109/ACCESS.2024.3424945
💡 一句话要点
系统性回顾大型语言模型优化方法，提升性能并降低计算成本
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 模型优化 模型加速 系统性综述 自然语言处理
📋 核心要点
- 现有大型语言模型参数规模巨大，导致训练和推理的计算与内存成本极高，阻碍了研究人员的广泛使用。
- 本文通过系统性文献综述，对优化和加速LLM的各种方法进行分类和比较，旨在降低资源需求并提升效率。
- 该研究涵盖LLM训练、推理和服务三个主要类别，并提供了优化策略的分类，以及模型训练和推理效率提升的案例研究。
📝 摘要（中文）
近年来，大型语言模型（LLMs）在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成功。LLMs需要大量的参数才能获得高性能。随着模型增长到万亿参数级别，计算和内存成本显著增加，这使得许多研究人员难以获得训练或应用这些模型所需的资源。优化LLM性能涉及两种主要方法：为特定任务微调预训练模型以实现最先进的性能，以及在保持相似性能的同时降低成本或缩短训练时间。本文遵循系统评价和元分析的首选报告项目（PRISMA）声明，进行了一项系统的文献综述（SLR）。我们回顾了从5个数据库检索到的2017年至2023年12月的983篇出版物中的65篇。该研究提出了优化和加速LLM的方法，同时在不牺牲准确性的前提下实现前沿成果。我们首先概述了语言建模的发展，然后详细解释了常用的框架和库，并提出了一个基于三个类别的改进和加速LLM的分类法：LLM训练、LLM推理和系统服务。然后，我们深入研究了最近的优化和加速策略，如训练优化、硬件优化、可扩展性和可靠性，并附有这些策略的分类和分类。最后，我们对每个类和策略进行了深入的比较，并提供了两个关于优化模型训练和提高推理效率的案例研究。这些案例研究展示了在保持性能的同时解决LLM资源限制的实际方法。
🔬 方法详解
问题定义：大型语言模型（LLM）虽然在自然语言处理任务中表现出色，但其庞大的参数规模带来了极高的计算和存储成本。这使得许多研究人员和开发者难以负担LLM的训练和部署，限制了LLM的广泛应用。现有方法在优化LLM性能方面存在挑战，需要在性能、成本和效率之间找到平衡。
核心思路：本文的核心思路是通过系统性地回顾和分析现有文献，对LLM的优化和加速方法进行分类和总结，从而为研究人员和开发者提供一个全面的指南。通过对不同优化策略的比较和案例研究，帮助他们选择最适合其需求的优化方法，以降低成本并提高效率，同时保持或提升LLM的性能。
技术框架：本文采用系统性文献综述（SLR）的方法，遵循PRISMA声明。首先，从多个数据库检索相关文献。然后，对检索到的文献进行筛选和评估，最终选择了65篇进行深入分析。接着，对这些文献中提出的优化和加速方法进行分类，构建了一个基于LLM训练、LLM推理和系统服务的分类法。最后，对每个类别下的不同策略进行比较，并提供了案例研究。
关键创新：本文的创新之处在于其系统性和全面性。它不仅对现有的LLM优化方法进行了全面的回顾和分类，还提供了深入的比较和案例研究。这种系统性的分析有助于研究人员和开发者更好地理解不同优化方法的优缺点，并选择最适合其需求的策略。此外，本文提出的分类法为LLM优化领域的研究提供了一个有用的框架。
关键设计：本文的关键设计在于其分类法，它将LLM优化方法分为LLM训练、LLM推理和系统服务三个类别。在LLM训练类别下，包括训练优化、硬件优化等策略。在LLM推理类别下，包括模型压缩、量化等策略。在系统服务类别下，包括可扩展性和可靠性等策略。这种分类方式有助于研究人员和开发者更好地理解不同优化方法的适用范围和效果。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
该研究通过系统性回顾，总结了LLM优化和加速的多种策略，并提供了模型训练和推理效率提升的案例研究。这些案例研究展示了在保持性能的同时，如何有效地降低LLM的资源需求。具体性能数据和提升幅度在原文中有详细描述，但摘要中未明确给出。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于自然语言处理领域，尤其是在资源受限的环境下部署大型语言模型。例如，在移动设备上运行LLM，或在低成本服务器上进行LLM训练。此外，该研究还可以促进LLM在各个行业的应用，如智能客服、机器翻译、文本生成等。
📄 摘要（原文）
In recent years, large language models (LLMs) have achieved remarkable success in natural language processing (NLP). LLMs require an extreme amount of parameters to attain high performance. As models grow into the trillion-parameter range, computational and memory costs increase significantly. This makes it difficult for many researchers to access the resources needed to train or apply these models. Optimizing LLM performance involves two main approaches: fine-tuning pre-trained models for specific tasks to achieve state-of-the-art performance, and reducing costs or improving training time while maintaining similar performance. This paper presents a systematic literature review (SLR) following the Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses (PRISMA) statement. We reviewed 65 publications out of 983 from 2017 to December 2023, retrieved from 5 databases. The study presents methods to optimize and accelerate LLMs while achieving cutting-edge results without sacrificing accuracy. We begin with an overview of the development of language modeling, followed by a detailed explanation of commonly used frameworks and libraries, and a taxonomy for improving and speeding up LLMs based on three classes: LLM training, LLM inference, and system serving. We then delve into recent optimization and acceleration strategies such as training optimization, hardware optimization, scalability and reliability, accompanied by the taxonomy and categorization of these strategies. Finally, we provide an in-depth comparison of each class and strategy, with two case studies on optimizing model training and enhancing inference efficiency. These case studies showcase practical approaches to address LLM resource limitations while maintaining performance.