嗨！我今年春天即将完成对话式自然语言处理（NLP）的博士学位。虽然我不打算再写论文了，但无论如何我有兴趣做一个调研，重点关注为实现更快速推理的模型级优化。也就是说，从将模型加载到内存的那一刻起（无论是否是量化环境）。我希望得到一些关于可能不清楚的事情或者你们想进一步了解的事情的反馈，主要是关于以下方面：量化（训练后）、剪枝（结构化/非结构化）、知识蒸馏和蒸馏技术（白盒/黑盒）。关于高效大语言模型（LLM）这个话题已经有大量的研究。然而，这些研究通常涵盖过于宽泛的主题，如系统应用、评估、预训练等。如果你们有任何要求或反馈，我会尽我所能在我计划于未来几周内完成的综述中涵盖它们。
讨论总结
这是一个由正在攻读对话式NLP博士学位的作者发起的，关于模型级优化以加快推理速度的讨论。评论者们从不同角度进行回应，包括分享自己的项目、提出感兴趣的研究方向、对已有研究的看法、询问量化方法、寻求构建数据集的帮助等，整体氛围积极，大家都在为作者的调查提供输入或寻求相关信息。
主要观点
- 👍 对张量并行和推测解码感兴趣并认为值得深入探索。
- 支持理由：这两种优化可能对模型级优化有重要意义。
- 反对声音：无。
- 🔥 推荐OpenArc项目。
- 正方观点：该项目涉及英特尔CPU、GPU和NPU的推理优化技术，可能对调查有帮助。
- 反方观点：无。
- 💡 当前关于更快推理的论文多关注上下文。
- 这是对当前研究趋势的一种观察。
- 🤔 创建对从业者和研究者都有用的文档。
- 因为现有研究对部分需求者用处不大，现有博客和视频缺乏深度或已过时。
- 👀 对前沿量化方法表示关注。
- 体现出对新的量化技术的探索欲望。
金句与有趣评论
- “😂 我最想知道这两种优化：张量并行和推测解码。”
- 亮点：直接表明个人感兴趣的研究方向。
- “🤔 You should check out my project, OpenArc.”
- 亮点：积极推荐自己的项目。
- “👀 当涉及到更快的推理时，上下文是目前大多数论文似乎关注的地方。”
- 亮点：指出当前研究的一个关注点。
- “💡 这不是为了让我自己受益，而是为了创建一个我自己一直缺乏的优质有用的资源。”
- 亮点：体现出利他的创作动机。
- “👍 我对不同量化方法（如bitsandbytes vs. GPTQ vs. 新方法）之间的权衡及其对速度和准确性的影响感到好奇，尤其是对于大型模型，感觉没有通用的解决方案。”
- 亮点：提出对量化方法权衡的思考。
情感分析
总体情感倾向积极正面。主要分歧点较少，大多数评论者都是在积极回应作者的调查或者互相交流技术话题。可能的原因是这是一个比较专业的话题领域，大家更多地关注技术本身，并且都希望能为相关研究提供有价值的内容或者获取有用信息。
趋势与预测
- 新兴话题：如动态推理与自我训练优化这种模型高效改变权重的情况值得进一步探讨。
- 潜在影响：有助于推动对话式NLP领域模型级优化的研究发展，对提高模型推理效率可能产生积极影响。
详细内容：
标题：关于高效 LLM 推理的热门讨论
最近，Reddit 上一个有关高效 LLM 推理的帖子引发了众多关注。原帖作者即将完成在对话式自然语言处理方面的博士学位，并希望开展一项针对模型级别优化以实现更快推理的调查，涵盖了量化、修剪、知识蒸馏等方面。该帖获得了大量的互动，评论数众多。
讨论的焦点集中在多个方面。有人对张量并行和推测解码这两种优化方式感到好奇，并分享了有趣的经历。还有人提到了一些关于模型性能和带宽的案例，比如有人看到在 8 张 2080ti 显卡（每张改装为 22GB）的配置下，运行速度比 GPU 理论内存带宽快 400%。
在观点分析方面，有人认为 f16 模型性能最佳，而使用 8 位模型会显著降低性能。也有人探讨了能否完全消除去量化瓶颈，以及如何解决互连瓶颈等问题。对于分布式推理，大家认为这很有趣但值得单独研究，比如在共享系统中 Int4 到 BF16 去量化的问题。
有人推荐了相关的项目和研究，比如OpenArc，并就一些技术和格式的工作原理展开讨论。
关于更快的推理，有人指出当前很多论文都聚焦于上下文，还有人期待能对不同方法的相似点和差异进行概述，并了解它们对训练和推理的影响。
有人询问是否有前沿的量化方法令人兴奋，原帖作者提到了“ShiftAddLLM”这篇论文中的方法。
有人好奇原帖作者最喜欢的论文，以及对于想进入学术研究领域的人的建议。
还有人探讨了不同量化方法之间的权衡及其对速度和准确性的影响，比如 bitsandbytes 与 GPTQ 等。
总之，这次讨论涵盖了众多关于高效 LLM 推理的深入见解和丰富观点，为相关领域的研究和实践提供了有价值的参考。
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