EfficientLLM: Efficiency in Large Language Models

📄 arXiv: 2505.13840v1 📥 PDF

作者: Zhengqing Yuan, Weixiang Sun, Yixin Liu, Huichi Zhou, Rong Zhou, Yiyang Li, Zheyuan Zhang, Wei Song, Yue Huang, Haolong Jia, Keerthiram Murugesan, Yu Wang, Lifang He, Jianfeng Gao, Lichao Sun, Yanfang Ye

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

提出EfficientLLM以解决大语言模型效率问题

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

关键词: 大语言模型 效率优化 模型评估 稀疏专家 量化技术 自然语言处理 计算机视觉

📋 核心要点

  1. 现有的大语言模型在参数和上下文窗口的增加下，计算和能源成本显著上升，亟需提高效率。
  2. EfficientLLM通过系统评估架构预训练、微调和推理技术，提出了多种效率优化方案。
  3. 研究评估了100多个模型-技术对，发现效率与任务、规模相关，且技术在不同模态间具有良好的迁移性。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在推动技术进步的同时，其参数数量和上下文窗口的增加导致计算、能源和经济成本的显著上升。本文介绍了EfficientLLM，这是首个全面的实证研究，评估大规模LLMs的效率技术。研究在生产级集群上进行，系统探讨了架构预训练、微调和推理三个关键方面，并定义了六个细致的评估指标。通过对100多个模型-技术对的评估，得出了效率涉及可量化权衡、最优解依赖于任务和规模、技术在不同模态间的通用性等三大核心见解。EfficientLLM为研究人员和工程师提供了在下一代基础模型的效率与性能之间导航的重要指导。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在计算和能源成本上日益增长的问题，现有方法在效率上存在明显不足。

核心思路：通过引入多种效率技术，系统评估其在不同任务和规模下的表现，以实现更优的资源利用和性能平衡。

技术框架：研究分为三个主要模块：架构预训练（包括高效注意力变体和稀疏专家混合），微调（采用参数高效方法），推理（量化技术）。

关键创新：提出了六个细致的评估指标，首次全面评估了大规模LLMs的效率技术，强调了效率的可量化权衡和技术的通用性。

关键设计：在架构预训练中使用了MQA、GQA等高效注意力变体，微调中采用LoRA等参数高效方法，推理阶段则使用int4和float16量化技术。通过这些设计，研究实现了在不同任务和规模下的最佳性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，稀疏专家混合（MoE）在减少FLOPs和提高准确率方面表现优异，但VRAM增加了40%；而int4量化技术在降低内存和能源消耗方面可达3.9倍，但准确率下降3-5%。这些发现为不同任务和规模下的模型优化提供了重要指导。

🎯 应用场景

EfficientLLM的研究成果可广泛应用于自然语言处理、计算机视觉等领域，帮助研究人员和工程师在开发下一代基础模型时，优化资源利用和性能表现。这将推动更高效的模型设计和应用，降低计算成本和环境影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have driven significant progress, yet their growing parameter counts and context windows incur prohibitive compute, energy, and monetary costs. We introduce EfficientLLM, a novel benchmark and the first comprehensive empirical study evaluating efficiency techniques for LLMs at scale. Conducted on a production-class cluster (48xGH200, 8xH200 GPUs), our study systematically explores three key axes: (1) architecture pretraining (efficient attention variants: MQA, GQA, MLA, NSA; sparse Mixture-of-Experts (MoE)), (2) fine-tuning (parameter-efficient methods: LoRA, RSLoRA, DoRA), and (3) inference (quantization methods: int4, float16). We define six fine-grained metrics (Memory Utilization, Compute Utilization, Latency, Throughput, Energy Consumption, Compression Rate) to capture hardware saturation, latency-throughput balance, and carbon cost. Evaluating over 100 model-technique pairs (0.5B-72B parameters), we derive three core insights: (i) Efficiency involves quantifiable trade-offs: no single method is universally optimal; e.g., MoE reduces FLOPs and improves accuracy but increases VRAM by 40%, while int4 quantization cuts memory/energy by up to 3.9x at a 3-5% accuracy drop. (ii) Optima are task- and scale-dependent: MQA offers optimal memory-latency trade-offs for constrained devices, MLA achieves lowest perplexity for quality-critical tasks, and RSLoRA surpasses LoRA efficiency only beyond 14B parameters. (iii) Techniques generalize across modalities: we extend evaluations to Large Vision Models (Stable Diffusion 3.5, Wan 2.1) and Vision-Language Models (Qwen2.5-VL), confirming effective transferability. By open-sourcing datasets, evaluation pipelines, and leaderboards, EfficientLLM provides essential guidance for researchers and engineers navigating the efficiency-performance landscape of next-generation foundation models.