sum out llm（gpt ）开源项目

在推理过程中，如果我们希望不增加计算力和空间随着推理长度的增加，可以考虑使用某些特定的算法和数据结构。例如，可以使用动态规划、滑动窗口等技巧来降低算法的时间复杂度和空间复杂度。
以动态规划为例，它是一种通过将复杂问题分解为更小的子问题来解决原问题的方法，并且保存子问题的解以避免重复计算。这样，在处理长序列的推理任务时，动态规划可以帮助我们避免不必要的重复计算，从而减少计算力和空间的消耗。
再比如，当我们在处理文本数据时，可以使用滑动窗口技术来处理长文本。滑动窗口技术允许我们在不增加额外空间的情况下，对文本序列进行分块处理，从而减少了空间复杂度。
除此之外，还有一些模型压缩和优化技术，如模型剪枝、量化、低秩分解等，可以在不牺牲太多性能的情况下，减少模型的体积和计算量，从而使得模型在推理时更加高效。
总之，通过合理地选择算法和数据结构，以及使用模型压缩和优化技术，我们可以在推理过程中不增加计算力和空间随着推理长度的增加。