提升大语言模型性能的关键技术清单：
• LoRA（低秩适配）：高效微调，节省计算资源
• 量化（Quantization）：降低模型精度需求，显著减小模型体积
• 剪枝（Pruning）：剔除冗余参数，提升推理速度
• 蒸馏（Distillation）：通过小模型学习大模型知识，实现轻量化
• 权重共享（Weight Sharing）：减少参数数量，降低存储需求
• Flash Attention：优化注意力计算，提升内存利用与速度
• KV-Cache 压缩：缩减键值缓存，降低推理延迟
• 稀疏专家模型（Sparse MoE）：动态激活部分专家节点，极大提升效率
• 梯度检查点（Gradient Checkpointing）：节省训练显存，支持更大模型
• 混合精度训练（Mixed Precision Training）：兼顾速度与精度，降低硬件要求
• 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning）：减少微调参数量，快速适配任务
• 分片训练（Sharded Training）：分布式分片，突破单机内存瓶颈
• CPU 卸载（CPU Offloading）：利用 CPU 辅助减轻 GPU 负担
• 检索增强压缩（Retrieval-Augmented Compression）：结合外部知识库优化模型表现
• 推测解码（Speculative Decoding）：提前预测，缩短生成时间
这些技术在实际应用中往往组合使用，单靠算法改进难以突破硬件瓶颈，需结合硬件优化（如 DeepEP、DualPipe）及性能指标（roofline 模型）进行系统设计，才能实现真正的“快”与“廉”。
深入掌握并灵活应用，才能在模型推理成本与速度间找到最佳平衡，推动大模型高效普及。
• LoRA（低秩适配）：高效微调，节省计算资源
• 量化（Quantization）：降低模型精度需求，显著减小模型体积
• 剪枝（Pruning）：剔除冗余参数，提升推理速度
• 蒸馏（Distillation）：通过小模型学习大模型知识，实现轻量化
• 权重共享（Weight Sharing）：减少参数数量，降低存储需求
• Flash Attention：优化注意力计算，提升内存利用与速度
• KV-Cache 压缩：缩减键值缓存，降低推理延迟
• 稀疏专家模型（Sparse MoE）：动态激活部分专家节点，极大提升效率
• 梯度检查点（Gradient Checkpointing）：节省训练显存，支持更大模型
• 混合精度训练（Mixed Precision Training）：兼顾速度与精度，降低硬件要求
• 参数高效微调（Parameter-Efficient Fine-Tuning）：减少微调参数量，快速适配任务
• 分片训练（Sharded Training）：分布式分片，突破单机内存瓶颈
• CPU 卸载（CPU Offloading）：利用 CPU 辅助减轻 GPU 负担
• 检索增强压缩（Retrieval-Augmented Compression）：结合外部知识库优化模型表现
• 推测解码（Speculative Decoding）：提前预测，缩短生成时间
这些技术在实际应用中往往组合使用，单靠算法改进难以突破硬件瓶颈，需结合硬件优化（如 DeepEP、DualPipe）及性能指标（roofline 模型）进行系统设计，才能实现真正的“快”与“廉”。
深入掌握并灵活应用，才能在模型推理成本与速度间找到最佳平衡，推动大模型高效普及。