What Affects the Effective Depth of Large Language Models?
作者: Yi Hu, Cai Zhou, Muhan Zhang
分类: cs.CL
发布日期: 2025-12-16
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
研究揭示大语言模型有效深度受限，为模型优化提供新视角
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 有效深度 模型优化 模型剪枝 层利用率
📋 核心要点
- 现有大语言模型深度增加带来的性能提升逐渐减小，模型可能未能充分利用所有层进行有效计算。
- 本文通过分析模型在不同规模、训练类型和任务难度下的有效深度，揭示了模型深度利用率的瓶颈。
- 实验表明，模型有效深度比率稳定，且未随任务难度增加而动态调整，暗示深度利用率存在优化空间。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）的扩展趋势强调增加模型深度，但随着层数的增加，性能提升逐渐减小。先前研究提出了“有效深度”的概念，认为更深的模型未能充分利用其层进行有意义的计算。本文在此基础上，系统地研究了有效深度如何随模型规模、训练类型和任务难度变化。我们分析了Qwen-2.5系列模型（1.5B-32B）的行为，发现有效层数随模型大小增长，但有效深度比率保持稳定。此外，基础模型和相应的长文本CoT模型之间的比较表明，有效深度没有增加，这表明推理能力的提高源于更长的上下文，而不是更深的单token计算。更进一步，对不同难度的任务进行评估表明，模型不会动态地使用更多层来解决更难的问题。我们的结果表明，当前的LLM在不同规模、训练范式和不同难度的任务中都未能充分利用可用的深度，这为提高LLM的层利用率、模型剪枝和提前退出等研究方向提供了机会。代码已开源。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在研究大型语言模型（LLM）的有效深度问题。现有LLM虽然层数很多，但并非所有层都对最终的预测结果有贡献。因此，如何衡量和提升LLM的有效深度，避免资源浪费，是一个重要的研究问题。现有方法难以准确评估模型的有效深度，也缺乏对不同因素（如模型规模、训练方式、任务难度）如何影响有效深度的系统性研究。
核心思路：论文的核心思路是通过分析模型在不同配置和任务下的行为，来推断其有效深度。具体来说，通过观察模型每一层输出的激活值变化，判断该层是否进行了有意义的计算。如果某一层的输出与输入非常相似，则认为该层的贡献较小，属于无效层。通过统计有效层的数量，可以得到模型的有效深度。论文假设，如果模型能够充分利用其深度，那么有效深度应该随着模型规模的增加而增加，并且能够根据任务难度动态调整。
技术框架：论文的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择一系列不同规模的LLM（例如Qwen-2.5系列）。2) 定义有效深度的衡量指标（基于激活值变化）。3) 在不同的训练配置（例如基础模型和长文本CoT模型）下训练模型。4) 在不同难度的任务上评估模型的性能。5) 分析模型每一层的激活值变化，计算有效深度。6) 比较不同模型和任务下的有效深度，分析其变化规律。
关键创新：论文的关键创新在于：1) 系统性地研究了模型规模、训练类型和任务难度对LLM有效深度的影响。2) 提出了基于激活值变化的有效深度衡量指标。3) 揭示了现有LLM在不同配置下都未能充分利用其深度，为模型优化提供了新的视角。
关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择Qwen-2.5系列模型，因为它提供了不同规模的模型，便于进行对比分析。2) 使用激活值变化作为有效深度的衡量指标，因为它能够反映每一层是否进行了有意义的计算。3) 设计了不同难度的任务，以便评估模型是否能够根据任务难度动态调整其有效深度。4) 比较基础模型和长文本CoT模型，以研究长文本训练是否能够提高模型的有效深度。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，Qwen-2.5系列模型（1.5B-32B）的有效层数随模型大小增长，但有效深度比率保持稳定。基础模型和长文本CoT模型之间的比较表明，有效深度没有增加。对不同难度的任务进行评估表明，模型不会动态地使用更多层来解决更难的问题。这些结果表明，当前的LLM在不同规模、训练范式和不同难度的任务中都未能充分利用可用的深度。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于大语言模型的优化，例如模型剪枝、提前退出等。通过了解模型的有效深度，可以去除冗余层，减少计算开销，提高推理效率。此外，该研究还可以指导模型训练，例如设计更有效的训练策略，使模型能够充分利用其深度，从而提高性能。未来，该研究可以扩展到其他类型的深度学习模型，例如视觉模型和语音模型。
📄 摘要（原文）
The scaling of large language models (LLMs) emphasizes increasing depth, yet performance gains diminish with added layers. Prior work introduces the concept of "effective depth", arguing that deeper models fail to fully utilize their layers for meaningful computation. Building on this, we systematically study how effective depth varies with model scale, training type, and task difficulty. First, we analyze the model behavior of Qwen-2.5 family (1.5B-32B) and find that while the number of effective layers grows with model size, the effective depth ratio remains stable. Besides, comparisons between base and corresponding long-CoT models show no increase in effective depth, suggesting that improved reasoning stems from longer context rather than deeper per-token computation. Furthermore, evaluations across tasks of varying difficulty indicate that models do not dynamically use more layers for harder problems. Our results suggest that current LLMs underuse available depth across scales, training paradigms and tasks of varying difficulties, pointing out research opportunities on increasing the layer utilization rate of LLMs, model pruning, and early exiting. Our code is released at https://github.com/AheadOFpotato/what_affects_effective_depth.