主要观点总结
本文主要介绍了关于Efficient Large Language Models的概述及核心目标，同时详细介绍了实现这一目标所涉及的关键技术，包括Model-Centric Methods、Data-Centric Methods以及LLM Frameworks。文章涵盖了模型压缩、架构优化、高效推理等方面的内容，并详细阐述了量化方法、知识蒸馏等技术在LLM中的应用。
关键观点总结
关键观点1: Efficient LLM的核心目标
Efficient LLM的主要目标是使模型变得更小并运行更快。为了实现这一目标，文章介绍了多种技术方向，包括模型压缩、架构优化等。
关键观点2: Model-Centric Methods
Model-Centric Methods包括模型压缩、架构优化等方面。其中模型压缩通过量化、蒸馏等方法压缩模型的规模；架构优化则通过更高效的Attention模块和MoE等方法提高效率。
关键观点3: Data-Centric Methods
Data-Centric Methods主要关注数据的选择和Prompt的设计。通过选择更优质的训练数据和设计更有效的Prompt，可以提升模型的能力。
关键观点4: LLM Frameworks
LLM Frameworks针对特定设备，通过对底层算子以及计算方式的优化，加快推理速度。文章还介绍了LLM Inference Frameworks等相关内容。
关键观点5: 文章还介绍了其他内容
文章还介绍了其他与自动驾驶相关的信息，如独家视频课程、国内首个自动驾驶学习社区以及自动驾驶Daily技术交流群等。
文章预览
作者 | AI小飞侠 编辑 | 自动驾驶Daily 原文链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/714751580 点击下方 卡片 ，关注“ 自动驾驶Daily ”公众号 戳我-> 领取近15个自动驾驶方向路线 >> 点击进入→ 自动驾驶Daily技术交流群 微信扫描以下二维码，加入【自动驾驶之心】知识星球， 国内最专业的技术和求职交流社区， 和3500人一起卷赢 本文内容主要参考 Efficient Large Language Models: A Survey 前言 Efficient LLM 的核心目标 模型变的更小（节省内存）； 模型运行更快 （提升速度）。 Efficient LLM 的价值 在更小算力的端侧设备上，3B 的模型内存占用和推理延时仍然是难以接受的。 Efficient LLM 主要方向 Model-Centric Methods : 从模型压缩、架构优化、高效推理等方面来优化模型； Data-Centric Methods : 选择更优质的训练数据和Prompt来提升模型能力； LLM Frameworks : 针对特定设备，通过对底层算
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