边缘计算中的大语言模型：去中心化的力量与控制

主要问题与挑战

在边缘环境中使用大语言模型面临诸多挑战，主要源于边缘设备固有的能力限制。这些设备（如智能手机、物联网设备和嵌入式系统）在计算能力、内存和能源方面都比云服务器更为有限。

大语言模型需要分析海量数据集并执行复杂语言任务，对资源要求极高。然而边缘设备通常配备低功耗处理器（如移动CPU或GPU），无法承担大语言模型所需的计算负载。尽管分布式推理（将负载分配到多个设备上）可以部分解决此问题，但由于设备容量限制，能够推送到边缘的计算量仍然有限。

边缘设备的可用内存是另一个弱点。大语言模型的参数可能达到数十亿个，使其体积非常庞大。边缘设备有限的RAM和存储资源阻碍了大型模型的加载和处理。量化和模型压缩技术有助于减小模型大小，但这些技术可能在准确性上带来微小权衡。

大多数边缘设备是便携式的，依赖电池供电，这带来了能耗挑战。执行大语言模型推理需要能量，会消耗电池寿命，限制设备运行时间。太阳能或动能转换器等技术可以为边缘设备供电并延长其运行时间，但一些能量收集系统不可靠或不一致；推理所需的能量可能并不总是可用。

在边缘设备上使用大语言模型存在显著障碍，包括内存空间要求和计算复杂性。这些设备通常具有有限的计算能力和少量存储，这适用于智能手机、物联网设备和嵌入式系统等终端节点。

量化意味着用比32位浮点数更少的位（例如8位整数）表示模型权重。这可以节省内存并减少后续算法阶段所需的计算负载。降低精度意味着边缘设备上的计算将需要尽可能少的时间，非常适合实时应用。

其他技术包括剪枝、稀疏性（也称为量化）和知识蒸馏，用于模型压缩。例如，剪枝移除模型中重要性较低的形状，意味着实时过程中必须计算的参数更少。稀疏性还引入许多零权重，从而降低计算复杂性。知识蒸馏是一种技术，让较小的学生模型模仿较大、更复杂的教师模型的性能，同时需要的计算能力显著减少。

除了量化和模型压缩，剪枝、稀疏性和知识蒸馏等策略对于在边缘计算中推出大语言模型也至关重要。

剪枝是省略模型中几个权重或连接的过程，这些权重或连接不会显著影响其性能。剪枝消除了这些额外部分，使模型大小和预测所需的计算数量大大减少。

在边缘部署中，剪枝减小了尺寸，使得大型模型能够部署在内存和计算能力有限的设备中。

知识蒸馏涉及将现有知识从大型复杂模型（教师）映射到小型简单模型（学生）。学生模型是教师模型的低容量版本，其目标是使用更少的参数模仿教师模型的操作，这意味着它比主模型资源需求更少。

由于边缘设备计算能力和内存受限，为大语言模型微调边缘设备面临许多挑战。模型分区和混合架构仍然是跨设备分配计算负载的有前景的方法，使边缘系统能够满足大语言模型的高要求，同时提供低延迟和隐私保护性能。

模型分区将一个大语言模型分成多个小语言模型，可以由各种边缘设备或节点运行。通过将模型分解为独立部分，每个设备可以解决整体问题的一个片段，从而减轻特定设备的负载。

混合架构利用云计算和边缘计算的优势来缓解边缘设备的挑战。在混合大语言模型架构中，边缘设备执行部分工作负载（较不复杂），而云承担更复杂的计算。这使得大语言模型可以在边缘设备上运行，而无需设备具备高计算资源。

在大语言模型的分布式边缘设备场景中，计算负担分布在多个边缘设备上，以克服单个边缘设备的限制。分布式推理和联邦学习是两个概念，可以在多个边缘设备上实现AI，同时解决数据隐私和功耗问题。

在分布式推理中，大语言模型被划分为更易管理的子模型，各种边缘设备协同处理。每个设备承担模型计算负载的一部分，意味着整体工作负载被拆分。

联邦学习扩展了分布式推理，设备在训练和推理过程中协作而不交换数据。每个设备从本地数据学习本地模型，只有本地模型更新在设备之间或中央参数服务器之间传输。它保持数据私有，但允许整体模型增强。

在边缘实施大语言模型的好处之一是它为最终用户提供了更大的控制权。基于边缘的系统可以将计算任务分散化，使用户对数据有更多控制权，并减少对集中式云解决方案的依赖。

通过部署在智能设备上的去中心化大语言模型，个人无需将其信息传输到远程云服务器进行分析。这不仅增强了隐私，还使用户能够对其信息拥有一定程度的控制。

边缘设备还由于系统与集中式服务器或云网络解耦而提供了额外的鲁棒性。这意味着即使与云的连接不可用或不安全，基于边缘的系统也可以继续工作，从而维持操作。

随着世界变得更加互联并依赖人工智能，去中心化系统变得极其重要。在边缘使用大语言模型的提议解决了基于云的AI系统中在隐私、延迟以及资源和功率限制方面的一些问题。

大语言模型的优势更加明显：去中心化赋予用户权力，提供鲁棒性和隐私保护，同时提高能源和计算资源效率。随着量化、模型压缩和分布式推理的改进，基于边缘的大语言模型将在许多行业变得可行，包括医疗保健、金融、汽车等。