Llm通过模型量化、参数共享和激活检查点等技术针对内存使用进行了优化。量化降低了数值计算的精度，例如使用8位整数而不是32位浮点数，这降低了内存要求，而不会显着影响精度。
参数共享涉及跨多个层或任务重用相同的参数，这减少了存储在存储器中的唯一权重的数量。这通常用于变压器架构中以提高效率。激活检查点通过仅存储中间激活的子集并在向后传递期间重新计算它们来节省训练期间的内存，交易计算以减少内存消耗。
内存优化还包括利用特定于硬件的功能，如GPU内存层次结构和利用高效的数据格式。这些方法确保llm可以在不超出硬件限制的情况下处理大规模模型和数据集，从而实现可扩展且经济高效的部署。