一些创新正在提高LLM效率，专注于减少计算和内存需求，同时保持性能。诸如专家混合 (MoE) 之类的稀疏技术使模型能够针对每个输入仅激活其参数的子集，从而大大减少了资源使用。同样，修剪删除了不太重要的参数，简化了模型操作。
量化降低了数值精度，使用8位整数而不是32位浮点数之类的格式，从而降低了内存使用量并加快了计算速度。知识蒸馏训练较小的 “学生” 模型，以复制较大的 “教师” 模型的行为，从而以更少的资源实现可比的性能。
变压器架构的进步，例如有效的注意力机制和混合模型，进一步优化了llm。像DeepSpeed和Hugging Face Accelerate这样的框架促进了分布式和可扩展的训练，从而最大限度地提高了硬件利用率。这些创新确保llm在从边缘部署到企业级解决方案的各种应用中保持可访问性和高效性。