在人工智能领域，大型语言模型（LLM）的应用越来越广泛，但随之而来的是对模型推理速度的需求。本文将揭秘五大方法，助你高效提升大模型的生成速度，突破性能极限。
方法一：Optimum-NVIDIA优化方案
Hugging Face的Optimum-NVIDIA为大型语言模型提供了一个简单而高效的优化方案。通过修改一行代码，即可显著加速NVIDIA平台上的LLM推理过程，达到最高28倍的速度提升。具体操作如下：
# 原代码
from transformers.pipelines import pipeline
# 修改后的代码
from optimum.nvidia.pipelines import pipeline
此优化主要得益于对NVIDIA Ada Lovelace和Hopper架构支持的新float8格式和NVIDIA TensorRT-LLM软件的高级编译能力。Optimum-NVIDIA还提供了简单的API，使得在一个GPU上运行更大的模型成为可能，同时保持高速度和准确性。
方法二：手机端加速扩散模型推理
谷歌提出了一种在手机端加速扩散模型推理的方法，可以在短短12秒内使用手机自身的计算能力生成图像。该方法针对稳定扩散进行了优化，但也可以适应其他扩散模型。优化方法包括：
- 设计一个特殊的核心：包括组规范化和GELU启动功能。
- 提高注意力模型的效率：通过部分融合softmax函数和FlashAttention技术。
方法三：即插即用的大语言模型加速方法
北京大学和普林斯顿联合提出了一种即插即用的大语言模型加速方法——REST：基于检索的投机解码。该方法利用数据存储来根据部分输入检索草稿token，避免额外的GPU负载，无需联合训练或微调，即可加速任何预训练语言模型。
方法四：Medusa加速大模型推理
Medusa是一种无需额外训练模型，也不需要对计算硬件做优化的加速方法。它通过投机解码和Medusa头预测草稿token，减少LLM的解码步数，从而提高推理速度。
方法五：EAGLE-2加速语言模型推理
EAGLE-2是一种加速大语言模型推理速度的方法，可以将推理速度提高5倍。它使用动态草稿树投机采样，根据草稿模型的置信度动态调整草稿树的结构，保持无损，不改变大语言模型的输出分布。
总结
通过以上五大方法，我们可以有效地提升大模型的生成速度，突破性能极限。在实际应用中，可以根据具体需求和硬件环境选择合适的方法，以实现最佳性能。