问题描述

生成式模型在自然语言处理（NLP）领域具有广泛的应用，但其性能优化和实际应用中的问题一直是开发者和研究者关注的重点。本文将围绕生成式模型在NLP中的常见问题展开分析，包括模型训练效率、生成文本质量、部署效率等问题。

性能分析

通过对比不同优化策略，我们可以看到以下几点性能提升：

• 数据预处理优化：通过分词、去停用词等步骤，减少了模型训练所需的计算资源。
• 模型结构优化：引入了更高效的模型架构，如T5、M2等，显著提升了生成速度。
• 并行化部署：通过多GPU加速，模型的推理速度提升了3-5倍。
• 性能对比图：
优化前 vs 优化后