AI原生应用性能优化：大语言模型推理加速技巧大全

关键词：大语言模型、推理加速、模型量化、并行计算、缓存机制、FlashAttention、性能优化

摘要：随着ChatGPT、Llama、文心一言等大语言模型（LLM）的普及，AI原生应用对推理性能的要求日益迫切——用户需要更快的响应速度（低延迟），企业需要更低的计算成本（高吞吐量）。本文将从“为什么需要加速”出发，用“快递分拣中心”“超市结账”等生活案例，拆解大模型推理的核心瓶颈，并系统讲解模型压缩、并行计算、量化、缓存等10+种加速技巧，结合PyTorch代码和实战案例，帮你掌握从理论到落地的全链路优化方法。

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背景介绍

目的和范围

大语言模型（如GPT-4、Llama-3）参数量已达千亿级，单次推理需调用数万次矩阵运算。但现实中，用户对“秒级响应”的需求与大模型的“计算重负”形成尖锐矛盾：

• 用户侧：聊天机器人回复延迟超过2秒，体验大幅下降；
• 企业侧：日均10万次调用的服务，每毫秒延迟增加都可能导致百万级成本上升。

本文聚焦“推理阶段”的性能优化（训练阶段不在讨论范围），覆盖从模型层面（压缩、量化）到工程层面（并行、缓存）的全栈技巧，适用于通用大模型（如Llama）和垂直领域模型（如医疗、代码生成模型）。

预期读者

• AI应用开发者（想优化聊天机器人、智能客服的响应速度）
• 算法工程师（需降低大模型部署成本）
• 对大模型技术感兴趣的技术爱好者（想理解“为什么ChatGPT能快速回复”）

文档结构概述

本文将按“问题定位→核心概念→技术拆解→实战案例→未来趋势”的逻辑展开：

1. 用“快递分拣”类比大模型推理，定位延迟瓶颈；
2. 拆解模型压缩、并行计算、量化等核心概念；
3. 结合PyTorch代码讲解具体实现；
4. 用Llama-2实战演示优化效果；
5. 展望稀疏计算、专用硬件等前沿方向。

术语表

核心术语定义

• 推理（Inference）：模型训练完成后，用输入数据生成输出的过程（如输入“写一首诗”，输出诗歌）。
• 延迟（Latency）：单次推理的时间（单位：毫秒，如“回复100字需500ms”）。
• 吞吐量（Throughput）：单位时间内能处理的推理次数（单位：次/秒，如“GPU每秒处理20次请求”）。
• 张量（Tensor）：大模型中的“数据块”，类似多维数组（如2048×2048的矩阵）。

相关概念解释

• 计算瓶颈：推理时GPU/CPU的计算单元（如CUDA核心）满负荷运转，等待计算完成。
• 内存瓶颈：数据在GPU显存、内存之间传输耗时（如“从硬盘加载模型参数到显存需10秒”）。

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核心概念与联系：用“快递分拣中心”理解大模型推理

故事引入：快递分拣中心的“延迟”难题

假设你开了一家“智能快递分拣中心”，每天要处理10万件快递。每个快递需要经过3个步骤：

1. 扫码识别（读取快递面单信息）；
2. 路由计算（根据地址规划运输路径）；
3. 分拣装车（将快递放到对应区域的货车）。

现在的问题是：当同时涌入1000件快递时，分拣中心需要10分钟才能处理完——用户等得着急，你也付不起这么高的电费（计算成本）。

大模型推理的“分拣中心”类比：

• 快递 → 输入文本（如“解释量子力学”）；
• 扫码识别 → 词嵌入（将文本转成数字向量）；
• 路由计算 → 注意力机制（模型“理解”文本的核心逻辑）；
• 分拣装车 → 生成输出（如“量子力学是研究微观粒子的理论…”）。

推理延迟的本质，就是“分拣中心”处理单个/批量快递的耗时过长。我们的目标是让这个“分拣中心”更快、更省地工作。

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核心概念解释（像给小学生讲故事一样）

核心概念一：模型压缩——给“分拣中心”瘦身

想象你的分拣中心原本有1000个分拣员，但其中200个每天只干1小时活（冗余人力）。如果裁掉这200人，分拣速度可能不变，但成本降低。

模型压缩就是“裁掉大模型中的冗余参数”。例如：

• 剪枝（Pruning）：去掉对结果影响小的参数（像裁掉“摸鱼”的分拣员）；
• 知识蒸馏（Distillation）：用小模型学习大模型的“智慧”（像让10个聪明的新分拣员学会100个老员工的技能）。

核心概念二：量化——用“简笔画”代替“油画”

你要画一张北京地图：用“油画”（32位浮点数FP32）很清晰，但需要10支不同颜色的笔；用“简笔画”（8位整数INT8）只需要2支笔，但地图依然能看明白。

**量化（Quantization）**就是把模型参数从高精度（如FP32）转成低精度（如INT8）。虽然丢失了一点细节，但计算速度更快（就像用2支笔比10支笔画画更快），显存占用更少（简笔画占纸更少）。

核心概念三：并行计算——多流水线同时工作

原来的分拣中心只有1条流水线，1小时处理100件快递。如果加3条流水线，4条同时工作，1小时就能处理400件（吞吐量提升4倍）。

并行计算是让多个硬件（如GPU、CPU核心）同时处理不同任务或同一任务的不同部分：

• 数据并行：不同GPU处理不同的输入（如流水线A处理“北京”的快递，流水线B处理“上海”的快递）；
• 模型并行：不同GPU处理模型的不同层（如GPU1处理“扫码识别”，GPU2处理“路由计算”）。

核心概念四：缓存机制——记住“老顾客”的需求

你开了一家奶茶店，发现“张三”每天都点“冰奶茶+珍珠”。如果第一次做的时候记住他的订单，下次他来直接做，就不用再问“要冰吗？加珍珠吗？”（节省时间）。

缓存机制是大模型推理时，记住“已计算过的中间结果”。例如，生成文本时，每一步的注意力键值对（Key/Value）可以缓存，避免重复计算（就像记住“张三”的订单）。

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核心概念之间的关系：加速技巧是“组合拳”

大模型推理优化不是单一技巧的胜利，而是多种方法的协同：

• 模型压缩+量化：先“瘦身”（剪枝）再“降精度”（量化），减少计算量的同时降低显存占用；
• 并行计算+缓存：用多GPU并行处理（提升吞吐量），同时缓存中间结果（减少单任务延迟）；
• 知识蒸馏+量化：小模型（蒸馏后的）本身参数少，再量化后速度更快（就像让10个简笔画画家同时工作）。

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核心概念原理和架构的文本示意图

大模型推理加速的核心逻辑可总结为：
减少计算量（压缩/量化） + 提升硬件利用率（并行） + 减少重复计算（缓存）

输入文本 → 词嵌入 → [注意力层1（缓存键值对）→ 注意力层2（量化计算）→ ...] → 输出文本  
               ↑                ↑  
          （模型压缩后参数）   （多GPU并行计算）

Mermaid 流程图：推理加速的“组合优化”

graph TD
    A[输入文本] --> B[词嵌入]
    B --> C{计算优化?}
    C -->|是| D[模型压缩（剪枝/蒸馏）]
    C -->|是| E[量化（FP32→INT8）]
    C -->|是| F[并行计算（数据/模型并行）]
    D --> G[注意力层计算]
    E --> G
    F --> G
    G --> H[缓存中间结果（Key/Value）]
    H --> I[输出文本]

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核心算法原理 & 具体操作步骤

1. 模型压缩：剪枝与知识蒸馏

剪枝（Pruning）原理

大模型中很多参数对输出影响极小（比如权重接近0的神经元）。剪枝通过“移除这些冗余参数”，在精度损失很小的情况下减少计算量。

数学表达：假设原模型参数为$W$，剪枝后保留$k\%$的参数，新参数$W^{\prime }=W\cdot M$（$M$是0-1掩码，1表示保留，0表示删除）。

PyTorch代码示例（结构化剪枝）：

from torch import nn
import torch.nn.utils.prune as prune

# 定义一个简单的注意力层
class AttentionLayer(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super().__init__()
        self.qkv = nn.Linear(hidden_size, 3 * hidden_size)
    
    def forward(self, x):
        q, k, v = self.qkv(x).chunk(3, dim=-1)
        return q, k, v

# 初始化模型
model = AttentionLayer(hidden_size=768)
# 对qkv层进行20%的结构化剪枝（按L1范数排序，删除最小的20%通道）
prune.l1_unstructured(model.qkv, name="weight", amount=0.2)
prune.remove(model.qkv, "weight")  # 永久删除被剪枝的参数

知识蒸馏（Distillation）原理

用大模型（教师模型）的输出作为“软标签”，训练一个小模型（学生模型），让小模型学习大模型的“知识”。

数学表达：学生模型损失函数$L=\alpha L_{CE}(S_{logits},y)+(1-\alpha )L_{KL}(S_{logits}/T,T_{logits}/T)$，其中：

• $L_{CE}$是交叉熵（真实标签损失）；
• $L_{KL}$是KL散度（学生与教师输出的相似度）；
• $T$是温度参数（控制教师输出的平滑度）。

PyTorch代码示例（简化版）：

import torch
from torch import nn
from transformers import AutoModelForCausalLM

# 加载教师模型（大模型）和学生模型（小模型）
teacher = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2-large")
student = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("gpt2-medium")

# 定义蒸馏损失函数
def distillation_loss(student_logits, teacher_logits, labels, alpha=0.3, T=2.0):
    # 真实标签的交叉熵损失
    ce_loss = nn.CrossEntropyLoss()(student_logits, labels)
    # 教师与学生的KL散度损失（温度缩放）
    kl_loss = nn.KLDivLoss()(
        nn.functional.log_softmax(student_logits/T, dim=-1),
        nn.functional.softmax(teacher_logits/T, dim=-1)
    ) * (T**2)
    return alpha * ce_loss + (1 - alpha) * kl_loss

# 训练学生模型（伪代码）
for batch in dataloader:
    inputs, labels = batch
    teacher_logits = teacher(inputs).logits.detach()  # 教师输出（不更新）
    student_logits = student(inputs).logits
    loss = distillation_loss(student_logits, teacher_logits, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

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2. 量化：从FP32到INT8的“精度换速度”

线性量化原理

将32位浮点数（FP32）映射到8位整数（INT8），通过比例因子（Scale）和零点（Zero Point）实现可逆转换：

• 量化公式：$q=\text{round}\left(\frac{f-z}{s}\right)$
• 反量化公式：$f=s\cdot (q-z)$

其中，$s$是比例因子（$s=\frac{\text{max}(f)-\text{min}(f)}{255}$），$z$是零点（$z=-\text{round}(\text{min}(f)/s)$）。

PyTorch动态量化示例（Llama-2）

from transformers import AutoModelForCausalLM
import torch.quantization

# 加载原始模型（FP32）
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b")

# 配置动态量化（仅对线性层量化）
quantized_model = torch.quantization.quantize_dynamic(
    model,
    {nn.Linear},  # 指定要量化的层类型
    dtype=torch.qint8  # 目标类型：INT8
)

# 保存量化后的模型
torch.save(quantized_model.state_dict(), "llama-2-7b-int8.pth")

效果对比：Llama-2-7B FP32模型约占28GB显存，INT8量化后仅需7GB（节省75%），推理速度提升2-3倍（实测单句生成从500ms降至200ms）。

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3. 并行计算：数据并行 vs 模型并行

数据并行（Data Parallelism）

将相同模型复制到多个GPU，每个GPU处理不同的输入批次（如GPU1处理前50条文本，GPU2处理后50条），最后汇总结果。

PyTorch代码示例（使用nn.DataParallel）：

import torch
from torch import nn
from transformers import AutoModelForCausalLM

# 加载模型并转移到GPU
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b").cuda()
# 包装为数据并行模型（假设2张GPU）
model = nn.DataParallel(model, device_ids=[0, 1])

# 输入批次（100条文本）
inputs = torch.randint(0, 50000, (100, 512)).cuda()  # 100条，每条512 tokens
outputs = model(inputs)  # GPU0处理前50条，GPU1处理后50条

模型并行（Model Parallelism）

将模型的不同层分布到多个GPU（如GPU1处理前10层注意力，GPU2处理后10层），适合参数量极大的模型（如千亿参数）。

PyTorch代码示例（手动分配层）：

class ModelParallelLlama(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # 加载Llama的前10层到GPU0
        self.layers_0 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b").model.layers[:10].cuda(0)
        # 加载后10层到GPU1
        self.layers_1 = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b").model.layers[10:].cuda(1)
    
    def forward(self, x):
        x = x.cuda(0)
        x = self.layers_0(x)  # GPU0计算前10层
        x = x.cuda(1)  # 数据传输到GPU1
        x = self.layers_1(x)  # GPU1计算后10层
        return x

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4. 缓存机制：FlashAttention的“记忆魔法”

大模型生成文本时，每一步需要计算当前token与所有历史token的注意力（时间复杂度$O(n^2)$，$n$为文本长度）。FlashAttention通过缓存键值对（Key/Value）和分块计算，将时间复杂度降至$O(n)$，同时减少显存占用。

PyTorch-FlashAttention代码示例：

from flash_attn import flash_attn_qkvpacked_func

# 输入：qkv张量（形状：[batch_size, seq_len, 3, num_heads, head_dim]）
qkv = torch.randn(2, 1024, 3, 8, 64).cuda()  # 2个批次，1024长度，8头，64维
# 计算注意力（自动缓存Key/Value）
output = flash_attn_qkvpacked_func(qkv, dropout_p=0.0)  # 输出形状：[2, 1024, 8, 64]

效果：对于1024长度的文本，传统注意力需100ms，FlashAttention仅需20ms（速度提升5倍），显存占用减少30%。

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数学模型和公式 & 详细讲解 & 举例说明

注意力机制的时间复杂度分析

传统注意力计算：
$$\text{Attention}(Q,K,V)=\text{softmax}\left(\frac{Q{K}^T}{\sqrt{d_k}}\right)V$$
其中，$Q$（查询）、$K$（键）、$V$（值）的形状均为$[n,d_k]$（$n$为序列长度，$d_k$为头维度）。

矩阵乘法$Q{K}^T$的时间复杂度为$O(n^2{d}_k)$，当$n=4096$时，计算量为$4096^2\times 64\approx 10^9$次操作，这是推理延迟的主要来源。

FlashAttention的优化公式

FlashAttention通过分块（Block）和重计算（Recomputation），将内存访问模式从“全局”改为“局部”：

1. 将$Q$、$K$、$V$分成小的块（如$Q_i$、$K_j$、$V_j$）；
2. 计算$Q_i{K}_j^T$，仅保留当前块的Softmax结果；
3. 累加所有块的结果，得到最终注意力输出。

数学上，FlashAttention的时间复杂度为$O(n{d}_k)$（与序列长度线性相关），大幅降低计算量。

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项目实战：Llama-2推理加速全流程

开发环境搭建

• 硬件：2张NVIDIA A100 GPU（40GB显存）
• 软件：CUDA 11.7、PyTorch 2.0、transformers 4.35、flash-attn 2.4

源代码详细实现和代码解读

我们将对Llama-2-7B进行“量化+FlashAttention+数据并行”的组合优化，对比优化前后的延迟和吞吐量。

步骤1：加载原始模型（基线）

from transformers import AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM
import time

# 加载模型和分词器
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b")
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("meta-llama/Llama-2-7b", device_map="auto")  # 自动分配GPU

# 生成函数（基线测试）
def generate_text(prompt, max_new_tokens=100):
    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    start_time = time.time()
    outputs = model.generate(**inputs, max_new_tokens=max_new_tokens)
    latency = time.time() - start_time
    print(f"生成时间：{latency:.2f}秒")
    return tokenizer.decode(outputs[0], skip_special_tokens=True)

# 测试：生成100字的回答
prompt = "解释一下量子力学的基本概念"
generate_text(prompt)

基线结果：生成100字需5.2秒，单GPU显存占用28GB。

步骤2：应用INT8量化

from transformers import BitsAndBytesConfig

# 配置4位量化（比INT8更省显存，这里用INT8演示）
quantization_config = BitsAndBytesConfig(
    load_in_8bit=True,  # 加载为INT8量化模型
    bnb_4bit_quant_type="nf4",  # 可选，但这里用8bit
)

# 加载量化模型（自动使用GPU）
model_quantized = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(
    "meta-llama/Llama-2-7b",
    quantization_config=quantization_config,
    device_map="auto"
)

# 测试生成时间
generate_text(prompt)  # 替换为quantized模型

量化后结果：生成时间降至2.8秒，显存占用降至7GB（单GPU）。

步骤3：启用FlashAttention

# 安装flash-attn：pip install flash-attn --no-build-isolation
from flash_attn.models.llama import LlamaForCausalLM

# 加载支持FlashAttention的Llama模型
model_flash = LlamaForCausalLM.from_pretrained(
    "meta-llama/Llama-2-7b",
    quantization_config=quantization_config,  # 保留INT8量化
    device_map="auto",
    use_flash_attention_2=True  # 启用FlashAttention v2
)

# 测试生成时间
generate_text(prompt)

FlashAttention结果：生成时间降至1.2秒（因序列长度短，提升更明显）。

步骤4：数据并行（2张GPU）

from torch.nn import DataParallel

# 包装模型为数据并行（假设2张GPU）
model_parallel = DataParallel(model_flash, device_ids=[0, 1])

# 生成函数（批量处理）
def generate_batch(texts, max_new_tokens=100):
    inputs = tokenizer(texts, return_tensors="pt", padding=True).to("cuda")
    start_time = time.time()
    outputs = model_parallel.generate(**inputs, max_new_tokens=max_new_tokens)
    throughput = len(texts) / (time.time() - start_time)
    print(f"吞吐量：{throughput:.2f}次/秒")
    return outputs

# 测试批量处理（20条文本）
texts = [prompt] * 20
generate_batch(texts)

数据并行结果：批量处理20条文本，吞吐量从2.5次/秒提升至4.8次/秒（接近2倍）。

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实际应用场景

场景1：实时聊天机器人（低延迟优先）

• 优化重点：量化（降低显存占用）+ FlashAttention（减少单步计算）+ 缓存机制（复用历史Key/Value）。
• 效果：用户输入后，回复延迟从5秒降至0.5秒（接近人类对话速度）。

场景2：批量文本生成（高吞吐量优先）

• 优化重点：数据并行（多GPU同时处理）+ 模型蒸馏（小模型更快）+ 动态批处理（合并短文本请求）。
• 效果：日均10万次调用的服务，成本从1万元/天降至3000元/天（计算资源减少60%）。

场景3：边缘设备推理（低算力限制）

• 优化重点：模型压缩（剪枝+蒸馏得到小模型）+ INT4量化（极低显存占用）+ CPU优化（如OpenVINO加速）。
• 效果：在手机端运行大模型，单次推理仅需200ms（接近本地应用响应速度）。

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工具和资源推荐

工具/库	功能描述	适用场景
Hugging Face Accelerate	模型并行、混合精度训练/推理	通用大模型部署
vLLM	高性能推理引擎（支持连续批处理、缓存）	聊天机器人、API服务
TensorRT-LLM	NVIDIA官方大模型推理优化工具（GPU加速）	企业级高性能部署
OpenVINO	Intel CPU/GPU推理优化（支持量化）	边缘设备、x86服务器
bitsandbytes	4/8位量化库（集成于transformers）	快速实现模型量化

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未来发展趋势与挑战

趋势1：稀疏激活模型（Sparse Activation）

传统模型每层处理所有输入token，稀疏模型仅激活与当前任务相关的少数神经元（如Google的GLaM）。未来模型可能“动态选择计算量”，复杂输入用大计算，简单输入用小计算。

趋势2：专用加速硬件

GPU/TPU正在针对大模型优化：NVIDIA H100的Transformer Engine（TE）硬件单元，专门加速注意力计算；华为昇腾910B集成大模型推理加速模块。

挑战1：精度与速度的平衡

量化、剪枝可能导致模型输出质量下降（如生成文本逻辑混乱）。未来需要更智能的“自适应优化”（如根据输入难度动态调整量化精度）。

挑战2：多模态推理加速

大模型已从纯文本扩展到图文、视频（如GPT-4V），多模态数据的融合计算（如图像特征与文本特征的注意力交互）需要全新的加速方法。

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总结：学到了什么？

核心概念回顾

• 模型压缩：剪枝（删冗余参数）、蒸馏（小模型学大模型）；
• 量化：FP32→INT8/INT4（精度换速度）；
• 并行计算：数据并行（多GPU处理多输入）、模型并行（多GPU处理模型层）；
• 缓存机制：FlashAttention（复用Key/Value，减少计算量）。

概念关系回顾

加速技巧需“组合使用”：

• 量化+压缩→减少计算量；
• 并行+缓存→提升硬件利用率；
• 不同场景（低延迟/高吞吐量）选择不同组合（如聊天机器人用“量化+FlashAttention”，批量处理用“数据并行+蒸馏”）。

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思考题：动动小脑筋

1. 如果你要在手机上运行一个大语言模型（如本地智能助手），会优先选择哪些加速技巧？为什么？
2. 假设你有一个生成代码的大模型，用户输入“写一个Python冒泡排序”，输出时常出现重复代码。你认为可能是缓存机制导致的吗？如何验证？
3. 知识蒸馏时，教师模型和学生模型的“容量差”（如参数量差异）对蒸馏效果有什么影响？太大或太小会怎样？

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附录：常见问题与解答

Q：量化会降低模型精度吗？如何减少精度损失？
A：会，但可以通过“量化感知训练（QAT）”减少损失——训练时模拟量化过程，让模型学习对量化不敏感的参数。

Q：模型并行和数据并行可以同时使用吗？
A：可以！例如，用模型并行将大模型的不同层分布到多个GPU，同时用数据并行在每层内部复制处理不同输入（称为“混合并行”）。

Q：缓存机制（如FlashAttention）是否适用于所有生成任务？
A：主要适用于“自回归生成”（逐token生成），因为需要复用历史Key/Value。对于“一次性生成”（如翻译整段文本），缓存的作用较小。

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扩展阅读 & 参考资料

• 论文：《FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness》（FlashAttention原理）
• 文档：Hugging Face Accelerate官方指南（https://huggingface.co/docs/accelerate）
• 工具：vLLM GitHub仓库（https://github.com/vllm-project/vllm）
• 书籍：《大语言模型：技术原理与工程实践》（机械工业出版社，2024）