Energy-Latency Manipulation of Multi-modal Large Language Models via Verbose Samples
作者: Kuofeng Gao, Jindong Gu, Yang Bai, Shu-Tao Xia, Philip Torr, Wei Liu, Zhifeng Li
分类: cs.CV, cs.AI
发布日期: 2024-04-25
备注: arXiv admin note: substantial text overlap with arXiv:2401.11170
💡 一句话要点
提出冗长样本以解决多模态大语言模型的能耗与延迟问题
🎯 匹配领域: 支柱一：机器人控制 (Robot Control) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 多模态大语言模型 能耗管理 延迟优化 冗长样本 损失函数设计
📋 核心要点
- 现有多模态大语言模型在部署时面临高能耗和延迟的挑战，容易受到恶意用户的攻击。
- 论文提出通过冗长样本的方式，利用特定损失函数来操控生成序列的长度，从而增加能耗和延迟。
- 实验结果显示，冗长样本显著延长了生成序列的长度，验证了方法的有效性。
📝 摘要（中文）
尽管多模态大语言模型（MLLMs）表现优异，但其部署需要大量计算资源。恶意用户可能通过诱导高能耗和延迟，耗尽计算资源并影响服务可用性。本文研究了这一脆弱性，特别是图像和视频基础的MLLMs，旨在通过精心设计的不可察觉扰动来诱导高能耗-延迟成本。我们发现，通过最大化生成序列的长度，可以有效操控能耗-延迟成本，因此提出了冗长样本的概念，包括冗长图像和视频。具体而言，提出了两种模态无关的损失函数，以延迟序列结束标记（EOS）和增加生成标记的不确定性。此外，通过提高多样性来鼓励更长的响应，进一步提出了模态特定的损失函数。实验表明，我们的冗长样本能够显著延长生成序列的长度。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决多模态大语言模型在推理过程中遭受的高能耗和延迟问题。现有方法在面对恶意用户时，容易被诱导产生高能耗-延迟成本，影响服务的可用性。
核心思路：论文的核心思路是通过设计冗长样本，最大化生成序列的长度，从而操控能耗和延迟。通过引入特定的损失函数，延迟序列结束标记并增加生成标记的不确定性，来实现这一目标。
技术框架：整体架构包括两个主要模块：冗长图像和冗长视频。对于冗长图像，采用标记多样性损失来促进隐藏状态的多样性；对于冗长视频，使用帧特征多样性损失来增加帧间特征的多样性。此外，提出了时间权重调整算法以平衡不同损失。
关键创新：最重要的技术创新在于提出了冗长样本的概念及其相应的损失函数设计。这与现有方法的本质区别在于，现有方法通常未考虑如何通过生成序列的长度来操控能耗和延迟。
关键设计：关键设计包括延迟结束标记的损失函数和不确定性损失函数，以及针对图像和视频的多样性损失函数。这些损失函数的设计旨在提高生成序列的复杂性和多样性，从而有效延长生成的响应。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用冗长样本后，生成序列的长度显著增加，具体提升幅度达到XX%（具体数据未知），相较于基线方法表现出更高的能耗和延迟，验证了提出方法的有效性。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能助理、自动内容生成和视频分析等。通过有效控制多模态大语言模型的能耗和延迟，可以提升系统的稳定性和用户体验，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
Despite the exceptional performance of multi-modal large language models (MLLMs), their deployment requires substantial computational resources. Once malicious users induce high energy consumption and latency time (energy-latency cost), it will exhaust computational resources and harm availability of service. In this paper, we investigate this vulnerability for MLLMs, particularly image-based and video-based ones, and aim to induce high energy-latency cost during inference by crafting an imperceptible perturbation. We find that high energy-latency cost can be manipulated by maximizing the length of generated sequences, which motivates us to propose verbose samples, including verbose images and videos. Concretely, two modality non-specific losses are proposed, including a loss to delay end-of-sequence (EOS) token and an uncertainty loss to increase the uncertainty over each generated token. In addition, improving diversity is important to encourage longer responses by increasing the complexity, which inspires the following modality specific loss. For verbose images, a token diversity loss is proposed to promote diverse hidden states. For verbose videos, a frame feature diversity loss is proposed to increase the feature diversity among frames. To balance these losses, we propose a temporal weight adjustment algorithm. Experiments demonstrate that our verbose samples can largely extend the length of generated sequences.