在当今智能时代，大语言模型（LLM）迅速成为关键工具，革新了从市场营销到客户支持的各个行业。LLM 理解和处理人类语言的卓越能力使它们能够制定回应并加速各个领域的工作。虽然 LLM 在其自身的范围内具有出色的表现，但缺陷也不容忽视。本文将深入探讨优化 LLM 性能的必要性以及有效实现此目标的方法。
大模型性能优化重要性
大语言模型 (Large Language Models, LLM)，是人工智能（AI）最先进前沿之一。它们的核心基于 Transformer 框架，旨在理解和分析生成连贯、上下文相关的文本或图像等内容。这种能力通常在大量涵盖各种主题、语种和风格的语言数据上进行详尽训练而获得。
从科技到医疗行业，对 LLM 的重视和日益依赖凸显了它们的重要性。然而，“越大越好” 的口号并不总是适用的，尤其在精确性、效率和现实应用至关重要的时候。
性能效率： 虽然 LLM 非常强大，但可能消耗大量资源。优化可以确保它们高效运行，降低成本和能源消耗。
提高准确性： 经过微调的 LLM 可以提供更准确和相关的回应，减少错误或无关的输出可能性。
任务特定优化： 企业通常有独特的需求。通过针对特定任务优化 LLM 后可以变得更有效，以满足精确的行业需求。
减轻偏见： 所有模型都可能存在基于其训练数据的偏见。优化可以帮助减少这些偏见，从而产生更加中立和公平的回应。
虽然 LLM 毫无疑问是人工智能领域的巨大飞跃，但只有在被优化以适应它们所服务的特定任务和行业的需求时，LLM 真正的潜力才能得到释放。
大模型性能优化方法
推理时间优化
推理是指训练过的大语言模型，例如 GPT-4，在实际应用中针对提示或问题做出回应，就像问答环节一样。这是模型被测试和验证的关键时刻，在现实世界的应用中生成预测。像 GPT-4 这样的模型需要大量的计算资源。因此，在推理阶段进行优化变得不可或缺。
以 1750 亿参数的 GPT-3 为例，相当于 700GB 的 32 位浮点数。所有内存的激活要求都承载着相等的权重。如果使用 GPT-3 而不进行任何形式的优化，则需要 16 个搭载 80GB 显存的 A100 GPU。
模型修剪
修剪非必要的参数，确保仅保留对性能至关重要的参数。这可以大幅减小模型尺寸，并且对准确性影响不大。
量化
将 32 位浮点数转换为更加节省内存的格式，比如 16 位或 8 位，以便在不明显降低质量的情况下简化操作。
模型蒸馏
使用大的模型来训练更小、更紧凑的版本，以便以较少的资源要求提供类似的性能。这个想法是将更大模型的知识传递给具有更简单架构的较小模型。
优化硬件部署
将模型部署在专用硬件上，如谷歌的 TPU 或现场可编程门阵列 (Field-Programmable Gate Arrays, FPGA)，以加速模型推理。
批量推理
上面 LLM 优化技术有助于优化推理时间，但可能会降低模型精度。推理时间和精度的折衷需要特别注意。一种方法可能是使用批量推理，而不是一次处理一个样本。这种方法既降低了代币和时间成本，同时保持了下游性能。
利用精度和清晰度优化大模型性能
语言工具如 ChatGPT 的兴起展示了技术的进步，但要真正有帮助，这些应用程序需要清晰地沟通并提供精确的信息。在这个背景下，清晰度可以被定义为以易于理解且没有歧义的方式传达信息。与 LLM 的每次互动都应该像两个见多识广的人之间的对话一样自然和清晰。另一方面，精确度着眼于所提供信息的准确性。用户依赖 LLM 获取信息，期望得到精准的响应，同时寻求知识、解决方案或见解。增强清晰度和精确性有助于实现LLMs的潜力，跨越机器驱动响应与人类对话之间的鸿沟。
逻辑流
给出的答案应该有意义并且遵循一个清晰的逻辑。想象这就像是在听一个有开头、中间和结尾的故事。这样可以让对话保持流畅并且容易理解。确保这样的连贯性需要严格的训练，使用涵盖各种对话背景的数据集，使模型能够领悟对话中延续性的本质。
主题聚焦
如果你问苹果，不会想得到关于桔子的答案。使用 LLM 时应该坚持主题一致，确保用户获得他们想要的信息。偏离或离题的回应会减弱用户体验并破坏信任。这强调了持续微调 LLM 的重要性，确保模型准确地解决各种用户查询。
清晰的回复
有时候，一个问题可能会有不同的理解。为了给出正确的答案，一个好的模型会要求更多的细节，而不是猜测用户可能的意思。面对模糊的用户问询时，一个训练有素的模型应该寻求进一步说明，而不是假设。LLM 必须经过训练，以避免产生多种解释的语言。
坚持事实性
LLM 的可信度取决于它提供的信息不仅准确，而且是确凿的。我们应该经常将 LLM 的输出与可信的来源进行对比，并在训练阶段使用基于可验证事实的数据集。
通过提示词工程提升大模型输出的质量
大型语言模型的效率与其接收到的提示质量密切相关。一个有效的提示词可以显著提高模型响应的准确性和相关性。以下是构建这些提示词的有效方法：
标记化
标记化是将文本分解为单个单词或短语的过程，然后对其进行分析并将其分组为有意义的单元。在机器翻译的背景下，标记化对翻译过程至关重要，因为它可以让模型理解源文本的结构和含义。在开始时，每个输入文本都被分成称为 “Token” 的单位。在模型开始制作响应之前，提示词会经历标记化，将标记化有助于模型处理输入。清楚了解模型的标记限制，可以确保我们将提示词限制在可管理的长度范围内。
引导性回应
LLM 在标记化之后，根据输入估计下一个可能的词或标记。这种预测是由模型随着时间学习到的模式所决定的。在标记化后，模型以概率的方式思考，根据所有先前的标记来预测下一个 token。这就像根据所有先前的词猜测下一个句子中的词一样。这种猜测是建立在它所接触到的大量训练数据的基础上的。
使用参数调节输出
通过设置最大 token 限制，用户可以防止模型产生过长的输出。
使用停用词： 将特定字符序列实现为“停用词”指示模型停止生成过程。这是控制输出长度和确保精度的替代方法。
温度： 此参数调整概率分布，影响模型的创造力。较低的值倾向于产生更可预测的输出，而较高的值则鼓励多样化，有时是非常规的响应。温度是一个可调参数，你可以根据所需输出特性设定其值。典型温度的范围通常在 0 到 2 之间，具体值如下：
- 接近于 0：使模型非常确定，大部分情况下选择最有可能的下一个词。
- 1.0：保留模型 softmax 输出的原始概率。
- 大于 1：使模型的输出更随机，可能更具创造性。
Top-k 和 Top-p： 这些控制 token 选择中的随机性。对于 Top-k，只有排名前 K 的令牌（按概率计算）被考虑。与此同时，Top-p 则从最高概率的令牌中选择，直到它们的组合概率超过设定的阈值。
宽度搜索： 一个算法工具，束搜索有助于确定从几个选择中选择最佳输出。宽度参数决定了每一步评估的候选人数量。虽然较宽的束可以提高输出质量，但它需要更多的计算资源。
构造提示词
明确直接： 不要说“讨论汽车”，而要具体说明“描述电动汽车的最新进展”。
提供背景： 提供背景，例如历史上的特定时代，可以引导模型给出更相关的答案。
指示所需的格式： 回应是要使用项目符号还是段落，给予一点提示有助于获得结构化的答案。
语言方向： 如果有特定的语调或风格偏好，请在提示中指明。LLM 接受指令，在博客的某个部分使用正式且有教育性的语气。
迭代方法
制作一个提示是一个持续的过程。如果回答没有对齐，改进提示往往会带来更好的结果。这种方法利用语言模型的潜力来产生复杂主题的简介信息。生成的信息用于下一步生成更相关的内容。正确设计的提示可导致准确并符合个人需求的回答。通过有意识地设计提示，我们可以有效利用大型语言模型的能力，获得高质量、相关的回答。
大模型微调
微调 LLM 是一种强大的策略，用于为特定任务、领域或数据集定制预训练模型。与耗费资源的从头开始训练模型不同，可以从已经理解语言的模型开始，然后缩小其专业领域。
微调是指在专业数据集或任务上对现有模型进行训练，以使其丰富的通用知识适应更专业的应用。通过利用较大、预先训练的LLM的基础功能，并随后使用特定领域或任务相关数据进行精炼，可以创建一个定制的解决方案。例如，可以使用标记后的 Twitter feed 数据集对 LLM 进行微调，以进行推文情感分析。这种方法不仅最大化了模型的性能，还确保了成本效益。为了充分发挥 LLM 的潜力，评估具体需求、可用的计算资源和目标结果非常关键，这将指导选择最佳的模型大小和微调策略。
迭代改进用于高级大模型优化
该过程可提升模型在质量、相关性和精确度方面的输出。以下是解锁更好结果的结构化方法：
基准评估： 从评估 LLM 的初始输出开始。这涉及检查其相关性、准确性和潜在的缺点，比如不一致性或模糊性，将这个评估作为衡量未来改进的基础。
收集反馈： 与用户、领域专家或其他与输出交互的各方进行互动。他们的见解对于发现改进领域至关重要。定期审查反馈以检测重复模式或突出的问题，确保这些成为改进过程中的焦点。
提示细化： 迭代地调整您的提示构建。根据评估和反馈，尝试重新表达，引入约束或澄清您的说明。持续微调提示词有助于 LLM 掌握所需的上下文，并提供更贴合的回应。
参数调整： 深入研究模型的操作设置。调整参数，如温度、top-k、top-p 和宽度搜索，以平衡创造力与可预测性，减少重复，并优化响应质量。在这里迭代非常重要；随着每次微调，重新评估输出并重新审视反馈，以确保与期望结果的一致性。
通过采用这些迭代策略，不断地调整和增强 LLM 的性能，确保它能够保持对用户需求的敏感，并始终提供优异的结果。
结语
自然语言处理大模型的优化需要一个系统化的方法，基于严谨的实验和持续的反馈机制。正如本文所讨论的那样，从细致而及时的工程到系统性的迭代改进，都在提高 LLM 的实用性和功效方面起着重要作用。在我们探索不断发展的人工智能领域时，对 LLM 优化技术的战略性方法将对实现其全面潜力起到关键作用，并确保这些先进工具与企业目标完全协调。
