Tiny Titans: Can Smaller Large Language Models Punch Above Their Weight in the Real World for Meeting Summarization?

📄 arXiv: 2402.00841v2 📥 PDF

作者: Xue-Yong Fu, Md Tahmid Rahman Laskar, Elena Khasanova, Cheng Chen, Shashi Bhushan TN

分类: cs.CL

发布日期: 2024-02-01 (更新: 2024-04-15)

备注: Accepted by NAACL 2024 (Industry Track). The first two authors contributed equally to this work

💡 一句话要点

提出紧凑型大语言模型以解决会议摘要问题

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

关键词: 大语言模型 会议摘要 紧凑型模型 微调 成本效益 工业应用 性能对比

📋 核心要点

  1. 现有的大型语言模型在实际应用中需要高昂的计算资源，限制了其广泛部署。
  2. 本文通过对比紧凑型LLMs与大型LLMs在会议摘要任务中的表现，探索更具成本效益的解决方案。
  3. 实验结果显示，尽管大多数紧凑型LLMs表现不佳，但FLAN-T5在性能上与大型LLMs相当，具有实际应用潜力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在解决多种任务方面表现出色，但在实际应用中需要大量计算资源。本文探讨了较小的紧凑型LLMs是否可以作为较大LLMs的替代方案，特别是在工业环境中的会议摘要任务中。通过对比微调后的紧凑型LLMs（如FLAN-T5、TinyLLaMA、LiteLLaMA）与零-shot的大型LLMs（如LLaMA-2、GPT-3.5、PaLM-2），发现大多数紧凑型LLMs在会议摘要数据集上表现不如大型LLMs。然而，FLAN-T5（780M参数）在性能上与许多大型LLMs相当，甚至更好，显示出其在实际工业部署中的成本效益。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在实际工业环境中使用大型语言模型进行会议摘要时的高计算成本问题。现有方法主要依赖于大型LLMs，导致资源消耗过大。

核心思路：研究较小的紧凑型LLMs是否能够在不牺牲性能的情况下，提供一种更为经济的替代方案。通过微调紧凑型模型，探索其在特定任务上的表现。

技术框架：研究采用了对比实验的方法，分别评估微调的紧凑型LLMs（如FLAN-T5、TinyLLaMA、LiteLLaMA）与零-shot的大型LLMs（如LLaMA-2、GPT-3.5、PaLM-2）在会议摘要任务中的效果。

关键创新：FLAN-T5作为一个780M参数的模型，展示了在会议摘要任务中与大型LLMs相当甚至更好的性能，突显了紧凑型模型在实际应用中的潜力。

关键设计：实验中对模型进行了微调，使用了特定的损失函数和优化策略，以提升模型在会议摘要任务上的表现。

🖼️ 关键图片

fig_0

📊 实验亮点

实验结果表明，尽管大多数微调后的紧凑型LLMs在会议摘要任务中未能超越大型LLMs，但FLAN-T5的表现却与7B到70B参数的多个大型LLMs相当，显示出其在性能上的竞争力，为实际应用提供了有效的解决方案。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括企业会议记录的自动化处理、信息提取和知识管理等。通过使用紧凑型LLMs，企业可以降低计算成本，提高信息处理效率，推动智能办公的发展。未来，紧凑型LLMs可能在更多实际场景中得到应用，促进各行业的数字化转型。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities to solve a wide range of tasks without being explicitly fine-tuned on task-specific datasets. However, deploying LLMs in the real world is not trivial, as it requires substantial computing resources. In this paper, we investigate whether smaller, compact LLMs are a good alternative to the comparatively Larger LLMs2 to address significant costs associated with utilizing LLMs in the real world. In this regard, we study the meeting summarization task in a real-world industrial environment and conduct extensive experiments by comparing the performance of fine-tuned compact LLMs (e.g., FLAN-T5, TinyLLaMA, LiteLLaMA) with zero-shot larger LLMs (e.g., LLaMA-2, GPT-3.5, PaLM-2). We observe that most smaller LLMs, even after fine-tuning, fail to outperform larger zero-shot LLMs in meeting summarization datasets. However, a notable exception is FLAN-T5 (780M parameters), which performs on par or even better than many zero-shot Larger LLMs (from 7B to above 70B parameters), while being significantly smaller. This makes compact LLMs like FLAN-T5 a suitable cost-efficient solution for real-world industrial deployment.