Stack Overflow 社区您好，
我目前正在探索各种技术来降低大型语言模型 (LLM) 中的推理成本，并且对以下内容特别感兴趣：
这些技术在研究论文中有详细记录，但我正在寻找实际应用或案例研究，其中它们已成功实施，以降低大型语言模型中的推理成本（优化）。
我研究了这些技术并审阅了他们的学术论文。我希望找到详细的案例研究或实际应用来证明它们在实际场景中的有效性。然而，我发现有关这些技术如何实施及其现实世界影响的信息有限。
如果您有使用这些技术的经验或了解实际用例，能否分享一些见解或示例？具体来说，我想了解：
这些技术如何应用于实践。 它们对推理成本的影响。 实施过程中遇到的任何挑战或限制。 预先感谢您的帮助！