Not All Layers of LLMs Are Necessary During Inference

📄 arXiv: 2403.02181v3 📥 PDF

作者: Siqi Fan, Xin Jiang, Xiang Li, Xuying Meng, Peng Han, Shuo Shang, Aixin Sun, Yequan Wang, Zhongyuan Wang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-03-04 (更新: 2024-07-09)

💡 一句话要点

提出AdaInfer以降低大语言模型推理成本

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

关键词: 大语言模型 推理优化 自适应算法 资源节约 机器学习

📋 核心要点

  1. 核心问题：现有大语言模型在推理阶段资源消耗高，且不同请求的处理难度不一，导致效率低下。
  2. 方法要点：提出AdaInfer算法，通过预测推理结果与最终结果匹配的层，适应性地终止推理过程，从而降低成本。
  3. 实验或效果：在多种LLMs上测试，AdaInfer实现了平均17.8%的剪枝率，情感任务上可达43%，且性能几乎无下降。

📝 摘要（中文）

由于大语言模型（LLMs）参数众多，其推理阶段资源消耗巨大。然而，并非所有请求对LLMs的处理难度相同。通过分析，研究表明在某些任务中，LLMs在某些中间层的结果可以与最终输出相媲美。因此，并非所有层在推理过程中都是必要的。如果能够预测在哪一层推理结果与最终结果匹配，就可以显著降低推理成本。为此，本文提出了一种简单而有效的算法AdaInfer，能够自适应地终止输入实例的推理过程。AdaInfer依赖于易于获取的统计特征和经典分类器（如SVM）。在Llama2系列和OPT等知名LLMs上的实验表明，AdaInfer平均可实现17.8%的剪枝率，在情感任务上可达43%，且几乎没有性能下降（<1%）。由于AdaInfer不改变LLM参数，因此与AdaInfer结合的LLMs在任务间保持了良好的泛化能力。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型推理阶段的高资源消耗问题，现有方法未能有效区分不同请求的处理难度，导致不必要的计算浪费。

核心思路：论文提出的AdaInfer算法通过分析中间层的输出，预测推理结果与最终结果的匹配层，从而在达到一定准确度时提前终止推理过程，降低计算资源的消耗。

技术框架：AdaInfer的整体架构包括数据输入、特征提取、分类器预测和推理终止四个主要模块。首先，从输入数据中提取统计特征，然后使用经典分类器（如SVM）进行预测，最后根据预测结果决定是否终止推理。

关键创新：AdaInfer的主要创新在于其自适应推理终止机制，能够在不改变模型参数的情况下，动态调整推理过程。这与传统方法需要完整推理所有层的方式形成鲜明对比。

关键设计：在实现中，AdaInfer依赖于易获取的统计特征，使用SVM等经典分类器进行层预测，确保了算法的高效性和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，AdaInfer在Llama2系列和OPT等模型上实现了平均17.8%的剪枝率，情感任务上最高可达43%。在此过程中，性能几乎没有下降，保持在1%以下，显示出其高效性和实用性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括自然语言处理、对话系统和文本生成等领域。通过降低推理成本，AdaInfer可以使大语言模型在资源受限的环境中更高效地运行，提升实际应用的可行性和经济性。未来，随着大语言模型的广泛应用，AdaInfer的技术可能会在更多任务中得到推广和应用。

📄 摘要（原文）

Due to the large number of parameters, the inference phase of Large Language Models (LLMs) is resource-intensive. However, not all requests posed to LLMs are equally difficult to handle. Through analysis, we show that for some tasks, LLMs can achieve results comparable to the final output at some intermediate layers. That is, not all layers of LLMs are necessary during inference. If we can predict at which layer the inferred results match the final results (produced by evaluating all layers), we could significantly reduce the inference cost. To this end, we propose a simple yet effective algorithm named AdaInfer to adaptively terminate the inference process for an input instance. AdaInfer relies on easily obtainable statistical features and classic classifiers like SVM. Experiments on well-known LLMs like the Llama2 series and OPT, show that AdaInfer can achieve an average of 17.8% pruning ratio, and up to 43% on sentiment tasks, with nearly no performance drop (<1%). Because AdaInfer does not alter LLM parameters, the LLMs incorporated with AdaInfer maintain generalizability across tasks.