文章导读
大型语言模型（LLM）在推理阶段的计算效率一直是制约其广泛部署的关键瓶颈。本文将深入探讨LLM推理优化的核心挑战，并介绍一种名为记忆蒸馏框架的技术突破，帮助大家理解如何有效提升LLM的计算效率。
1. LLM推理优化的核心挑战
在LLM的实际应用中，推理阶段的计算效率一直是制约其广泛部署的关键瓶颈。传统方法如链式思考（Chain-of-Thought）和迭代自校正虽然能显著提升模型输出质量，但付出的代价是成倍增加的计算成本。想象一下，每次用户查询都需要模型反复推导相同的逻辑步骤，就像让一个学生每次考试都从零开始推导数学公式，而不是直接应用已经掌握的解题方法——这显然是极其低效的资源利用方式。
- 计算冗余：每次推理都需要重新执行完整的思考链条，无法复用之前的推导成果
- 记忆瞬态性：模型在完成当前任务后立即