LLM 压缩与加速技术虽已达到先进水平，但对更高效率的追求从未停止。不断增大的模型对计算和能源的需求，使得持续创新变得必要。研究正积极超越渐进式改进，审视模型设计、训练和执行的全新方法。有望推动 LLM 效率实现下一个飞跃的重大研究方向将被讨论。
提升效率的新架构模式
Transformer 架构的主导地位正受到以计算效率为主要目标的新颖设计的挑战。
- 状态空间模型（SSM）： 像 Mamba 这样的模型已成为强有力竞争者，它们用线性时间序列建模取代了二次复杂度的注意力机制 (attention mechanism)。研究持续对 SSM 的变体进行考察，目标是在各项任务上与 Transformer 性能相当，同时显著提升推理 (inference)速度，特别是针对长序列。挑战在于在所有语言模型基准测试中获得可比的质量，并理解它们的扩展特性。
- 注意力的替代方案： 活跃的研究正在调查标准自注意力 (self-attention)机制的替代方案。这包括基于傅里叶变换、线性化注意力近似、应用于令牌序列的图神经网络 (neural network)，以及减少将所有知识存储在参数 (parameter)中的需求的检索增强方法。目标通常是实现序列长度 N 的亚二次方扩展（O(NlogN) 或 O(N)），同时不牺牲模型表现力。
- 固有稀疏架构： 研究着眼于从设计之初就稀疏的架构，而非通过剪枝事后引入稀疏性。这可能涉及固定的稀疏连接模式，或在训练过程中学习稀疏路径的机制，从而有望从一开始就产生对硬件更友好的稀疏性。
算法效率的进步
优化支持 LLM 运行的算法仍然是研究的肥沃土壤。
- 更快的核心运算： FlashAttention 等技术代表了显著的进步，但针对注意力机制 (attention mechanism)和大型矩阵乘法，特别是面向新颖硬件，研究仍在继续寻找更快、更考虑内存的算法。这包括考察近似矩阵乘法算法，以及针对量化 (quantization)或结构化稀疏模型中出现的非标准运算提供更快的原语。
- 理论极限与指导： 在 LLM 压缩方面，建立更清晰的理论界限的兴趣正在增长。对于给定性能水平，需要多少信息，这或许可以通过费舍尔信息或速率失真理论来衡量？信息论原则能否为选择要剪枝或量化的参数 (parameter)提供更好的指导，从而超越启发式方法？
- 改进的优化算法： 对鼓励稀疏性或导致更平坦最小值的优化算法（如 Adam 变体）的研究，可能会产生对后续压缩技术（如量化或剪枝）更具抵抗力的模型。
软硬件联合设计与专用加速器
算法与硬件之间的相互影响对于效率提升正变得日益重要。
- 内存内计算（PIM）： 研究审视直接在内存单元内执行计算的架构，这能大幅减少困扰 LLM 推理 (inference)的数据移动瓶颈（即“内存墙”）。开发能够有效使用 PIM 的算法和编译策略是一个活跃的方向。
- 类脑计算： 受大脑效率启发，类脑硬件使用脉冲神经元和事件驱动处理。调整 LLM 或开发在这种硬件上高效运行的新型仿生模型是一个长期的研究方向，有望在能效方面带来数量级的提升。
- 模拟计算： 使用模拟电路进行计算，特别是矩阵乘法，可以显著节省功耗。研究侧重于克服模拟系统中固有的噪声、精度限制和可编程性等挑战，以应对复杂的 AI 工作负载。
- 联合优化编译器： 未来的编译器可能会对模型图、量化 (quantization)策略、稀疏模式和目标硬件布局进行更积极的联合优化，同时进行，从而将各个组件一并优化。
动态与自适应效率
当前的优化技术通常是静态的：模型被压缩一次后部署。研究着眼于使效率更具动态性。
- 条件计算： 尽管 MoE 只激活特定专家，但研究正在调查更细粒度的条件计算。模型能否根据输入复杂性或运行时可用资源，动态调整其计算精度、稀疏水平，甚至执行路径？
- 自适应推理 (inference)策略： 投机解码等技术前景看好，但研究正在寻求更先进的方法，使模型能够根据上下文 (context)或用户需求动态调整其生成策略（例如，平衡速度与质量）。
从预训练 (pre-training)阶段提升效率
优化已部署模型很重要，但效率也可以在生命周期早期获得。
- 数据高效训练： 研究侧重于减少预训练所需的大量数据和计算。这包括开发更好的数据过滤和整理技术（例如，数据剪枝、课程学习），以便用更少的数据训练出有能力的模型，从而有望产生更小或更易压缩的模型。
- 高效扩展定律： 完善我们对扩展定律的认识，以考虑训练和推理 (inference)期间的计算成本，可能会带来不同于简单维度扩展的最佳模型配置。我们能否找到旨在优化最终部署效率而非仅仅预训练损失的扩展策略？
理解并保证优化模型的行为
随着模型被高度优化，确保其可靠性变得更复杂。
- 形式化验证与鲁棒性： 研究旨在开发用于形式化验证压缩模型属性的方法，或提供针对对抗性样本或分布偏移的鲁棒性保证，这些情况可能因优化技术而加剧。
- 对校准与不确定性的影响： 量化 (quantization)、剪枝和蒸馏如何影响模型的不确定性估计？需要进行研究来理解这些影响，并开发能够保持甚至改善模型校准的优化技术，这对于可靠的决策很重要。
LLM 效率的研究前沿是多样的，且快速演变。这些方向的任何进展都可能显著改变我们构建、训练和部署大型语言模型的方式，使强大的人工智能在更广泛的应用和硬件平台上更具可持续性和可及性。应对这些挑战需要机器学习 (machine learning)、计算机架构、信息论和优化等学科之间的跨学科协作。
