随着人工智能技术的不断发展，语言模型（LLM）在自然语言处理领域取得了显著的进展。然而，LLM在训练和推理过程中消耗的大量能源也引起了广泛关注。本文将介绍一些关于能效高效的LLM研究的论文。

研究论文列表

  1. 《Energy-Efficient Language Models for Natural Language Processing》 这篇论文探讨了如何通过优化模型结构和训练方法来降低LLM的能耗。作者提出了几种有效的能效提升策略，并通过实验验证了其有效性。

  2. 《Efficient Neural Network Design for Energy-Efficient Language Models》 该论文针对LLM的神经网络设计进行了深入研究，提出了一种低能耗的神经网络结构，并展示了其在实际应用中的能效优势。

  3. 《Energy-Aware Training of Large Language Models》 本文提出了一种基于能量的训练方法，通过动态调整模型参数来降低能耗，同时保持模型性能。

扩展阅读

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LLM Energy Efficiency