训练越来越大的深度学习模型已经成为近十年的新兴趋势。如下图所示，模型参数个数的不断增加使得神经网络的性能越来越好，也产生了一些新的研究方向，但是模型的问题也越来越多。首先，这类模型往往有访问限制，不开源，甚至开源，仍然需要大量的计算资源才能运行。其次，这些网络模型的参数不能通用，需要大量资源进行训练和推导。第三，模型不能无限放大，因为参数的规模受到硬件的限制。为了解决这些问题，以提高效率为重点的方法正在形成一种新的研究趋势。近日，来自希伯来大学、华盛顿大学等机构的十几位研究人员联合撰写了一篇综述，总结了自然语言处理（NLP）领域的高效方法。论文地址：https://arxiv.org/pdf/2209.00099.pdf效率通常是指输入到系统的资源与系统输出的资源之间的关系。一个高效的系统可以在不浪费资源的情况下产生输出。在NLP领域，我们认为效率是模型的成本与其产生的结果之间的关系。等式（1）描述了人工智能模型产生特定结果（R）的训练成本（Cost）与三个（不完全）因素成正比：（1）在单个样本上执行模型的成本（E）；(2)训练数据集的大小(D)；(3)模型选择或参数调整所需的训练运行次数(H)。然后可以沿多个维度测量成本(·)，每个维度都可以通过多种方式进一步量化，例如计算、时间或环境成本。例如，计算成本可以包括浮点运算(FLOP)的总数或模型参数的数量。由于使用单一成本指标可能会产生误导，因此本研究收集并组织了有效NLP的多个方面的工作，并讨论了哪些方面对哪些用例有益。该研究旨在对广泛的提高NLP效率的方法进行基本介绍，因此该研究按照典型的NLP模型管道（下图2）组织了这项调查，展示了使每个阶段更高效的现有方法。这项工作为NLP研究人员提供了实用的效率指南，主要面向两类读者：（1）来自NLP各个领域的研究人员，帮助他们在资源受限的环境中工作：根据资源瓶颈，读者可以直接跳转到涵盖的方面通过NLP流水线。例如，如果主要约束是推理时间，论文第6章描述了相关的效率改进。(2)对提高NLP方法效率现状感兴趣的研究人员。论文可以作为确定新研究方向机会的切入点。下面的图3概述了本研究中总结的高效NLP方法。此外，虽然硬件的选择对模型的效率有很大的影响，但大多数NLP研究人员并不能直接控制有关硬件的决策，而且大多数硬件优化对NLP流水线的所有阶段都有用。因此，本研究将工作重点放在算法上，但在第7章中简要介绍了硬件优化。最后，本文进一步讨论了如何量化效率、评估过程中应考虑哪些因素以及如何决定最重要的因素。合适的型号。感兴趣的读者可以阅读论文原文了解更多研究细节。
