大型Transformer模型推理优化

这篇来自Lil'Log的文章提出了部署大型Transformer模型的一个关键挑战：高昂的推理成本。它正确地指出，模型尺寸的增加和固有的架构复杂性是导致这一瓶颈的关键因素。鉴于Transformer在各种应用中的广泛采用，文章对优化技术的关注非常重要。如果能提供关于特定优化方法（量化、剪枝、蒸馏等）及其权衡的更多细节，将提高文章的实用价值。提及Pope et al. (2022)为寻求更深入理解的读者提供了一个有价值的参考点。总的来说，这篇文章很好地介绍了优化Transformer推理的挑战和重要性。

• •大型Transformer模型提供最先进的性能。
• •推理成本是实际部署的主要障碍。
• •模型大小和架构复杂性导致了推理挑战。