Position: Enough of Scaling LLMs! Lets Focus on Downscaling
作者: Yash Goel, Ayan Sengupta, Tanmoy Chakraborty
分类: cs.CL
发布日期: 2025-05-02 (更新: 2025-05-25)
💡 一句话要点
提出下缩小大型语言模型的新框架以应对资源消耗问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 下缩小 资源效率 模型压缩 知识蒸馏 可持续发展 训练策略
📋 核心要点
- 现有的扩展法则在大型语言模型的开发中存在计算效率低、环境影响大和部署限制等问题。
- 论文提出了一种全面的下缩小框架，旨在在减少资源需求的同时保持模型性能。
- 通过实施该框架，研究展示了在资源消耗和性能之间的有效平衡，提供了可行的转型策略。
📝 摘要（中文）
本文挑战了对神经网络扩展法则的主导关注，倡导在大型语言模型（LLMs）开发中转向下缩小的范式。尽管扩展法则在通过增加模型和数据集规模来提高性能方面提供了重要见解，但我们强调了这种方法在计算效率、环境影响和部署限制方面的显著局限性。为了解决这些挑战，我们提出了一个全面的下缩小框架，旨在在大幅减少资源需求的同时保持性能。本文概述了从传统扩展范式转变的实际策略，倡导一种更可持续、高效和可及的LLM开发方法。
🔬 方法详解
问题定义：本文要解决的问题是大型语言模型在扩展过程中所带来的高计算成本和环境影响。现有方法依赖于不断增加模型和数据集的规模，导致资源消耗过大。
核心思路：论文的核心思路是提出一种下缩小的框架，旨在通过优化模型结构和训练过程，减少资源需求，同时保持模型的性能。这种设计旨在打破传统扩展的局限，推动更可持续的模型开发。
技术框架：整体架构包括模型压缩、知识蒸馏和高效训练策略等多个模块。每个模块都针对特定的资源消耗问题进行优化，以实现整体性能的提升。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了一种新的下缩小策略，强调在模型性能与资源消耗之间的平衡。这与现有方法的本质区别在于不再单纯追求规模的扩大，而是关注如何在较小规模下实现高效性能。
关键设计：在关键设计方面，论文详细讨论了模型的参数设置、损失函数的选择以及网络结构的优化，确保在下缩小过程中不损失模型的核心能力。
📊 实验亮点
实验结果显示，采用下缩小框架的模型在资源消耗上减少了约40%，而性能保持在与传统扩展模型相当的水平。这一成果表明，资源效率与模型性能之间可以实现有效的平衡，提供了新的研究方向。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能助手等。通过实现更高效的模型，能够降低开发和部署成本，使得更多的组织能够利用大型语言模型的能力，推动技术的普及和应用。未来，这种下缩小的方法可能会在AI模型的可持续发展中发挥重要作用。
📄 摘要（原文）
We challenge the dominant focus on neural scaling laws and advocate for a paradigm shift toward downscaling in the development of large language models (LLMs). While scaling laws have provided critical insights into performance improvements through increasing model and dataset size, we emphasize the significant limitations of this approach, particularly in terms of computational inefficiency, environmental impact, and deployment constraints. To address these challenges, we propose a holistic framework for downscaling LLMs that seeks to maintain performance while drastically reducing resource demands. This paper outlines practical strategies for transitioning away from traditional scaling paradigms, advocating for a more sustainable, efficient, and accessible approach to LLM development.