大模型推理优化

什么是大模型推理

**大模型推理其实就是大模型如何输出，怎么输出，输出什么的过程。**在人工智能的基础模型下，各种推理任务涵盖了多个领域，包括常识推理、数学推理、逻辑推理、因果推理、视觉推理、听觉推理、多模态推理和代理推理等等。

比如chatgpt最常被用到的常识推理，就是要求模型掌握人类认为显而易见的直观知识，基于对世界的日常了解进行推断，像地球引力、人需要遵守交通法规，让模型能够解释、预测并按照人类期望行事。

还有一些更高阶的数学推理、逻辑推理、因果推理等，这些任务往往用于让人工智能解决数学问题，理解复杂的逻辑和因果，基于不同行动可能造成的影响给出分析，并从中推导出相对正确的结论并给出合理建议。

还有toB端应用最广泛，也是各个公司和组织关注最大的方向–代理推理，也就是某种程度上，大模型可以自主地在动态环境中制定决策、规划和学习。代理推理对于机器人或自主车辆等应用至关重要，因为人工智能需要在实时中导航、与环境互动并做出决策。

除了硬件层面提升，利用并行分布计算来加速外，目前业内主要研究的技术路线重点还是在：

• 模型结构化
• 软件框架和库优化

模型结构优化

模型结构优化就是通过对神经网络的架构进行调整和改进来提高模型的性能、效率和适应性的过程。

比如现在大规模数据集上进行预训练（Pre-training），然后针对特定任务进行微调。通常涉及使用大量的文本、图像或其他数据类型的语料库。

然后与训练之后，就涉及到了大模型结构的微调（Fine-turing）。即在较小的特定数据集上进行推理，将与训练期间获得的通用知识调整到特定应用的细微差别和需求上，提高在特长学科上的学习能力。

当然，除了能力教育，“人性教育”也是非常重要的，这就要对大模型进行所谓的对齐训练（Alignment Training），让模型的输出与目标所说的价值观保持一致