ComplexityNet: Increasing LLM Inference Efficiency by Learning Task Complexity

📄 arXiv: 2312.11511v3 📥 PDF

作者: Henry Bae, Aghyad Deeb, Alex Fleury, Kehang Zhu

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2023-12-12 (更新: 2024-10-15)

💡 一句话要点

ComplexityNet：通过学习任务复杂度提升LLM推理效率

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 任务复杂度评估 LLM推理效率 资源优化 模型选择 代码生成

📋 核心要点

  1. 现有LLM在处理不同复杂度的任务时，通常采用统一的模型，导致资源浪费和效率低下。
  2. ComplexityNet通过学习任务复杂度，预测不同LLM产生正确输出的概率，从而选择合适的模型。
  3. 实验表明，ComplexityNet在MBPP数据集上实现了79%的任务复杂度预测准确率，并节省了90%的计算资源。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为ComplexityNet的精简语言模型，用于评估任务复杂度。该模型预测不同能力语言模型产生准确输出的可能性。我们首先将其应用于Mostly Basic Python Problems (MBPP)数据集，并率先创建了定义任务复杂度的标签集。ComplexityNet在确定任务复杂度方面达到了79%的准确率，显著优于原始未微调模型的34%。此外，ComplexityNet在保持86.7%高代码生成准确率的同时，有效减少了90%的计算资源使用，相比于使用最高复杂度模型。这项研究表明，微调较小的模型以根据任务复杂度进行分类，可以在大型语言模型的使用中实现准确性和效率之间更平衡的权衡。我们的发现为优化LLM应用提供了一个有希望的方向，尤其是在资源受限的环境中。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在处理任务时，通常不考虑任务本身的复杂度，而是直接使用能力最强的模型。这种做法对于简单的任务来说，造成了计算资源的浪费，降低了推理效率。因此，需要一种方法能够根据任务的复杂度，选择合适的LLM，从而在保证准确率的同时，降低计算成本。

核心思路：ComplexityNet的核心思路是训练一个小型的语言模型，专门用于评估任务的复杂度。这个模型能够预测不同的LLM在特定任务上产生正确输出的可能性。通过这个预测，可以选择最合适的LLM来执行任务，避免使用过于强大的模型处理简单任务，从而节省计算资源。

技术框架：ComplexityNet的整体框架包含以下几个主要步骤：1) 收集任务数据集，并人工标注任务的复杂度标签。2) 使用标注好的数据集，微调一个小型语言模型，使其能够预测任务的复杂度。3) 对于新的任务，首先使用ComplexityNet预测其复杂度。4) 根据预测的复杂度，选择合适的LLM来执行任务。5) 评估最终的性能，包括准确率和计算资源消耗。

关键创新：ComplexityNet的关键创新在于它引入了任务复杂度的概念，并训练了一个专门的模型来预测任务复杂度。这与以往直接使用大型LLM处理所有任务的方法不同，能够根据任务的实际需求，选择合适的模型，从而提高效率。此外，该论文还首次创建了用于定义任务复杂度的标签集，为后续研究奠定了基础。

关键设计：ComplexityNet的具体实现细节包括：1) 使用预训练的小型语言模型作为基础模型，例如BERT或RoBERTa。2) 使用交叉熵损失函数来训练模型，目标是最小化预测的任务复杂度与真实标签之间的差异。3) 实验中，使用了MBPP数据集，并人工标注了任务的复杂度标签。4) 通过调整模型的参数和训练策略，优化模型的性能，最终达到了79%的准确率。

📊 实验亮点

ComplexityNet在MBPP数据集上取得了显著的实验结果。该模型在确定任务复杂度方面达到了79%的准确率，相比于原始未微调模型的34%有了显著提升。更重要的是，ComplexityNet在保持86.7%高代码生成准确率的同时，有效减少了90%的计算资源使用，相比于直接使用最高复杂度的模型。这些结果表明，ComplexityNet能够有效地在准确率和效率之间取得平衡。

🎯 应用场景

ComplexityNet可应用于各种需要使用LLM的场景，尤其是在资源受限的环境中，例如移动设备、嵌入式系统等。通过根据任务复杂度选择合适的LLM，可以显著降低计算成本，提高推理效率。此外，该方法还可以用于优化LLM的部署策略，例如在云端部署不同能力的LLM，并根据任务的复杂度动态选择合适的模型。

📄 摘要（原文）

We present ComplexityNet, a streamlined language model designed for assessing task complexity. This model predicts the likelihood of accurate output by various language models, each with different capabilities. Our initial application of ComplexityNet involves the Mostly Basic Python Problems (MBPP) dataset. We pioneered the creation of the first set of labels to define task complexity. ComplexityNet achieved a notable 79% accuracy in determining task complexity, a significant improvement over the 34% accuracy of the original, non fine-tuned model. Furthermore, ComplexityNet effectively reduces computational resource usage by 90% compared to using the highest complexity model, while maintaining a high code generation accuracy of 86.7%. This study demonstrates that fine-tuning smaller models to categorize tasks based on their complexity can lead to a more balanced trade-off between accuracy and efficiency in the use of Large Language Models. Our findings suggest a promising direction for optimizing LLM applications, especially in resource-constrained environments.