LLM常见问题（推理部分）-灵析社区

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1. 为什么大模型推理时显存涨的那么多还一直占着？

  1. 模型参数占用显存：大语言模型本身具有大量参数量，这些参数需要存储在显存中以供推理使用。不量化的情况下这部分显存占用和大模型所占存储空间相同。
  2. 输入数据占用显存：进行推理时，需要将输入数据加载到显存中。对于大语言模型而言，输入数据通常也会占用较大的显存空间，尤其是对于较长的文本输入。
  3. 中间计算结果占用显存：在推理过程中，模型会进行一系列的计算操作，生成中间结果。这些中间结果也需要存储在显存中，以便后续计算使用。对于大语言模型而言，中间计算结果可能会占用较多的显存空间。
  4. 内存管理策略：某些深度学习框架在推理时采用了一种延迟释放显存的策略，即显存不会立即释放，而是保留一段时间以备后续使用。这种策略可以减少显存的分配和释放频率，提高推理效率，但也会导致显存一直占用的现象。

2. 大模型在 GPU 和 CPU 上推理速度如何？

  1. GPU推理速度快：GPU 具有大量的并行计算单元，可以同时处理多个计算任务。对于大语言模型而言， GPU 可以更高效地执行矩阵运算和神经网络计算，从而加速推理过程。
  2. CPU推理速度相对较慢：相较于 GPU，CPU 的计算能力较弱，主要用于通用计算任务。虽然 CPU 也可以执行大语言模型的推理任务，但由于计算能力有限，推理速度通常会较慢。
  3. 使用GPU加速推理：为了充分利用GPU的计算能力，通常会使用深度学习框架提供的 GPU 加速功能，如 CUDA，CUDA 可以将计算任务分配给GPU并利用其并行计算能力，从而加快大语言模型的推理速度。

3. 推理速度上，INT8 和 FP16 比起来怎么样？

在大语言模型的推理速度上，使用 INT8（8位整数量化）和 FP16（半精度浮点数）相对于 FP32（单精度浮点数）可以带来一定的加速效果。因为 INT8 和 FP16 的数据类型在表示数据时所需的内存和计算资源较少，从而可以加快推理速度。

一般来说 INT8 在推理时会比 FP16 更快，因为 INT8 在相同的内存空间下可以存储更多的数据，可以在相同的计算资源下进行更多的并行计算。这可以提高每秒推理操作数（Operations Per Second，OPS）的数量，加速推理速度。

4. 大模型有推理能力吗？

逻辑推理是大语言模型“智能涌现”出的核心能力之一，好像AI有了人的意识一样。而推理能力的关键，在于一个技术——思维链（Chain of Thought，CoT）。当模型规模足够大的时候，LLM本身是具备推理能力的。在简单推理问题上，LLM已经达到了很好的能力；复杂推理问题上，还需要更多深入的研究。

5. 大模型生成时的参数怎么设置？

  1. Temperature：用于调整随机从生成模型中抽样的程度，使得相同的提示可能会产生不同的输出。温度为 0 将始终产生相同的输出，该参数设置越高随机性越大。
  2. 波束搜索宽度：波束搜索是许多 NLP 和语音识别模型中常用的一种算法，作为在给定可能选项的情况下选择最佳输出的最终决策步骤。波束搜索宽度是一个参数，用于确定算法在搜索的每个步骤中应该考虑的候选数量。
  3. Top p：动态设置tokens候选列表的大小。  将可能性之和不超过特定值的top tokens列入候选名单。
    Top p 通常设置为较高的值（如 0.75），目的是限制可能被采样的低概率 token 的长度。
  4. Top k：允许其他高分tokens有机会被选中。  这种采样引入的随机性有助于在很多情况下生成的质量。 Top k 参数设置为 3 则意味着选择前三个tokens。

若 Top k 和 Top p 都启用，则 Top p 在 Top k 之后起作用。

6. 有哪些省内存的大语言模型训练/微调/推理方法？

  1. 参数共享（Parameter Sharing）：通过共享模型中的参数，可以减少内存占用。例如，可以在不同的位置共享相同的嵌入层或注意力机制。
  2. 梯度累积（Gradient Accumulation）：在训练过程中，将多个小批次的梯度累积起来，然后进行一次参数更新。这样可以减少每个小批次的内存需求，特别适用于GPU内存较小的情况。
  3. 梯度裁剪（Gradient Clipping）：通过限制梯度的大小，可以避免梯度爆炸的问题，从而减少内存使用。
  4. 分布式训练（Distributed Training）：将训练过程分布到多台机器或多个设备上，可以减少单个设备的内存占用。分布式训练还可以加速训练过程。
  5. 量化（Quantization）：将模型参数从高精度表示（如FP32）转换为低精度表示（如INT8或FP16），可以减少内存占用。量化方法可以通过减少参数位数或使用整数表示来实现。
  6. 剪枝（Pruning）：通过去除冗余或不重要的模型参数，可以减少模型的内存占用。剪枝方法可以根据参数的重要性进行选择，从而保持模型性能的同时减少内存需求。
  7. 蒸馏（Knowledge Distillation）：使用较小的模型（教师模型）来指导训练较大的模型（学生模型），可以从教师模型中提取知识，减少内存占用。
  8. 分块处理（Chunking）：将输入数据或模型分成较小的块进行处理，可以减少内存需求。例如，在推理过程中，可以将较长的输入序列分成多个较短的子序列进行处理。

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