大语言模型原理与工程实践：通信优化

大语言模型原理与工程实践：通信优化

作者：禅与计算机程序设计艺术 / Zen and the Art of Computer Programming

关键词：

大语言模型，通信优化，模型压缩，量化，剪枝，分布式训练，推理加速，高效传输

1. 背景介绍

1.1 问题的由来

随着深度学习技术的飞速发展，大语言模型（Large Language Model，LLM）在自然语言处理（Natural Language Processing，NLP）、计算机视觉（Computer Vision，CV）等领域取得了显著的成果。然而，LLM的体积庞大，计算复杂度高，导致其部署和应用面临着诸多挑战，其中通信优化是尤为关键的一环。

1.2 研究现状

近年来，针对LLM通信优化的研究取得了丰硕的成果，主要涵盖了以下方面：

• 模型压缩：通过剪枝、量化、知识蒸馏等技术减小模型体积，降低计算复杂度，从而减少通信开