主题 23：什么是 LLM 推理，它面临的挑战和解决方案
一个经过训练的大型语言模型 (LLM) 拥有巨大的潜力，但推理才是真正激活它的关键——这是理论与实践结合，模型焕发活力的时刻——它能构建句子，提炼见解，实现语言互通。过去，人们的注意力主要集中在这些模型的训练上，而现在，注意力已转向推理，即模型提供实际价值的阶段。这一步使得 LLM 在各行各业中变得实用且具有影响力。
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在本期节目中，我们将讨论
什么是 LLM 推理？
其核心在于，推理是将训练好的机器学习模型应用于新的、未见过的数据。在 LLM 的上下文中，推理涉及接收用户的输入（一个提示），并通过模型的参数进行处理，以生成相关的输出，例如文本、代码或翻译。
例如，当你向 AI 助手提问时，模型会逐个处理你的查询，根据训练期间学到的模式预测序列中下一个可能的词或短语。与训练不同，训练是一次性的、资源密集型的过程，而推理则会反复发生，通常是实时进行，随着用户与模型交互而不断进行。
LLM 推理中的挑战
虽然推理是释放 LLM 潜力的关键，但它并非没有障碍。这些挑战涵盖了计算、操作和伦理等多个维度。
1. 高延迟
LLM 顺序处理用户提示，一次预测一个 token。这种分步处理方法可能导致延迟，特别是对于复杂查询或冗长响应。延迟对于实时应用来说尤其成问题，例如聊天机器人和虚拟助手，用户期望即时反馈。
2. 计算密集型
GPT-4 和 PaLM 2 等 LLM 拥有数十亿个参数，使得推理的计算成本很高。每个请求都需要大量的处理能力，导致高昂的运营成本，尤其是在大规模部署时。对于在面向客户的应用中部署 LLM 的企业来说，这些成本可能迅速变得令人望而却步。
3. 内存限制
推理需要存储和访问大量的模型参数和中间状态。内存有限的设备（如边缘设备）通常难以处理大型模型，导致瓶颈或无法有效处理任务。
4. Token 限制
许多 LLM 对其在单个输入中可以处理的最大 token 数量有限制。长提示可能会超出这些限制，需要截断或分段等技术，这可能会影响模型对上下文的理解并可能降低性能。例如，在翻译工具中，长输入文本可能需要截断，从而可能丢失关键信息并导致翻译准确性降低。
5. 工具不成熟
不成熟或不完善的工具是 LLM 高效推理的一个重要障碍。许多当前的工具和框架缺乏有效部署大型模型所需的灵活性、鲁棒性或可扩展性。主要痛点包括：生态系统碎片化：开发者通常需要拼凑多个工具来服务、优化和监控 LLM，从而造成效率低下。
- 缺乏标准化： 没有通用标准来部署和微调 LLM，导致不一致和额外的复杂性。
- 有限的互操作性： 许多工具无法与硬件加速器或新兴模型架构无缝集成，从而阻碍了性能提升。
- 调试和监控困难： 由于缺乏成熟的诊断工具，观察和排除 LLM 推理工作流故障通常很麻烦。
6. 准确性和幻觉
虽然 LLM 能够生成复杂且与上下文相关的输出，但它们也可能产生幻觉——事实不正确或无意义的响应。这在医疗保健、法律或金融等领域是一个关键问题，因为这些领域对准确性要求极高。
7. 可扩展性
在保持性能的同时处理数千或数百万并发推理请求是一个重大挑战。依赖 LLM 的应用程序必须有效地分配工作负载，以避免瓶颈和用户体验下降。
优化 LLM 推理的解决方案
LLM 推理的挑战引发了一系列旨在提高效率、降低成本和确保可靠性的创新。以下是最有影响力的几种方法：
模型优化
优化 LLM 的结构和行为可以显著提高推理效率，同时不牺牲性能。关键技术包括：
- 剪枝： 通过移除不重要的模型参数，剪枝可以减小模型大小，使其更快更高效。
- 量化： 降低模型参数的数值精度（例如，使用 8 位整数而不是 32 位浮点数）可以减少计算开销。
- 知识蒸馏： 训练一个较小的模型（“学生”）来模仿一个较大、更复杂模型（“教师”）的行为，从而实现适合推理的紧凑模型。
硬件加速
现代硬件通过利用并行处理和专用架构来加速推理。GPU、TPU 和更新的 AI 专用加速器针对 LLM 所需的高维计算进行了优化。例如，Nvidia 最新的 GPU 包含 Tensor Cores 等功能，可显著加快矩阵运算——这是 LLM 推理的核心组成部分。同样，Cerebras Systems 的晶圆级引擎等专用加速器专门设计用于处理 LLM 所需的大规模并行计算。
推理技术
创新的推理方法提高了吞吐量和效率：
- KV 缓存： 该技术在 token 生成过程中存储中间计算结果，减少冗余并加快后续预测。
- 批处理： 将多个推理请求分组进行同时处理，优化硬件利用率并减少每次请求的延迟。
- 推测解码： 一个更小、更快的模型生成初步预测，然后由主 LLM 进行验证，从而加速整个过程。
软件优化
优化的软件框架，如 TensorFlow Serving 或 ONNX Runtime，通过更有效地管理资源来增强推理性能。这些平台实现了动态批处理和自动扩展等功能，以适应不断变化的工作负载。
高效注意力机制
研究人员正在开发更高效的注意力机制，以降低与长提示相关的计算成本。这包括：
- 稀疏注意力： 将注意力集中在输入 token 的子集上，而不是整个序列。
- 线性化注意力： 用线性复杂度近似注意力机制。
- Flash Attention： 优化注意力计算，以在 GPU 上更快地执行。
开源项目和倡议
一些开源项目和倡议正在为提高 LLM 推理效率做出贡献。这包括：
- Hugging Face Transformers： 一个流行的库，提供预训练模型和 LLM 推理优化工具。
- DeepSpeed： 一个来自微软的优化库，专注于大型模型的分布式训练和推理。
- Megatron-LM： 一个来自 NVIDIA 的开源项目，用于大型语言模型的训练和推理。
- Snowflake 的 SwiftKV 和 ArcticTraining 框架（在此处观看我们与他们的 AI 研究团队负责人进行的视频：https://youtu.be/9x1k7eXe-6Q?si=4_HQOyi1CPHgvlrx）
这些项目为从事 LLM 推理优化的研究人员和开发人员提供了宝贵的工具和资源。
对 LLM 未来发展的影响
长提示的 LLM 推理挑战对 LLM 及其应用的未来具有重要影响。高效推理对于以下方面至关重要：
- 实时应用： 使 LLM 能够用于需要即时响应的应用，例如聊天机器人、虚拟助手和实时翻译。
- 可访问性： 使 LLM 能够在更广泛的设备上使用，包括移动设备和嵌入式系统。
- 成本效益： 降低 LLM 推理的计算成本，使其在研发方面更经济实惠。
结论
推理是 LLM 训练与实际应用之间的桥梁，使其成为当今 AI 开发中最关键的领域之一。随着对实时、可靠 AI 应用的需求增长，优化推理不仅成为技术必需，也成为竞争优势。
通过模型和硬件创新、高效推理技术以及协作研究社区，LLM 推理的挑战正在稳步克服。这些进步将使组织能够更广泛地部署 LLM，使其变革潜力惠及全球各行业和用户。
深入学习的资源
- HuggingFace Transformers
- Nvidia 的 MegatronLM
- DeepSpeed Inference：以史无前例的规模实现 Transformer 模型的高效推理 (2022, Samyam Rajbhandari 等)
- FlashAttention：基于 IO 感知的快速且内存高效的精确注意力机制 (2022, Tri Dao 等)
- LLM.int8()：大规模 Transformer 的 8 位矩阵乘法 (2022, Tim Dettmers 等)
- FlexGen：单 GPU 大语言模型的高吞吐量生成式推理 (2023, Ying Sheng 等)
- 大语言模型高效推理综述 (2024, Zixuan Zhou 等)
- LLM 推理揭秘：综述与屋顶模型见解 (2024, Zhihang Yuan 等)
- 超参数对大型语言模型推理性能的影响：vLLM 和 HuggingFace Pipelines 的评估 (2024, Matias Martinez)
- LLM 推理时自改进综述 (2024, Xiangjue Dong 等)
- AcceLLM：利用冗余进行负载均衡和数据局部性加速 LLM 推理 (2024, Ilias Bournias 等)
- UELLM：一种统一高效的 LLM 推理服务方法 (2024, Yiyuan He 等)
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