您已经研究了几种主要方法，用于提升大型语言模型（LLM）的效率，包括量化 (quantization)、剪枝、知识蒸馏 (knowledge distillation)、参数 (parameter)高效微调 (fine-tuning)（PEFT）以及硬件优化。单独来看，这些方法都能在模型大小或推理 (inference)速度上带来明显改善。然而，要达到最高效率，通常需要采取更全面的方法。

本章将重心放在如何将这些各项优化策略结合成高效的工作流程。您将学习如何策略性地组合剪枝与量化、或蒸馏与PEFT等方法，并分析它们可能带来的好处以及彼此的配合方式。我们还将讨论更高级的内容，以提升LLM效率的上限，例如用于设计本身就高效模型的神经架构搜索（NAS）、用于条件计算的专家混合（MoE）的使用，以及持续更新优化模型所面临的挑战。最后，我们将思考这些技术对模型公平性和鲁棒性的重要影响，并简要提及当前的研究方向。