Confidant: Customizing Transformer-based LLMs via Collaborative Edge Training

📄 arXiv: 2311.13381v1 📥 PDF

作者: Yuhao Chen, Yuxuan Yan, Qianqian Yang, Yuanchao Shu, Shibo He, Jiming Chen

分类: cs.LG, cs.AI, cs.DC

发布日期: 2023-11-22

备注: 6 pages, 7 figures; Submitted to HotMobile 2024

💡 一句话要点

提出Confidant以解决移动边缘设备上LLM定制问题

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

关键词: 大型语言模型 移动边缘计算 协作训练 管道并行 资源优化

📋 核心要点

  1. 现有的LLM在移动边缘设备上部署和微调面临计算、内存和能量预算的限制，导致性能不足。
  2. Confidant通过将LLM划分为多个适合移动设备的子模型，并采用管道并行训练机制来实现高效的分布式训练。
  3. 实验结果显示，Confidant在内存使用上减少了最高45.3%，推理速度提升了8.03倍，展现了其优越性。

📝 摘要（中文）

基于Transformer的大型语言模型（LLMs）在多种自然语言处理任务中表现出色。然而，在计算、内存和能量预算有限的移动边缘设备上部署和微调LLMs仍然面临挑战。本文提出了Confidant，一个多后端协作训练框架，旨在定制最先进的LLMs以适应普通移动设备如智能手机。Confidant将LLM划分为多个子模型，使每个子模型适合移动设备的内存。此外，开发了一种管道并行训练机制，以确保快速高效的分布式训练。我们还提出了一种新颖的后端调度器，将不同的注意力头分配给异构计算硬件，包括移动CPU和GPU，以最大化每个边缘设备的计算资源利用率。初步实验结果表明，Confidant在实际设置中实现了最高45.3%的内存减少和8.03倍的推理加速。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在计算、内存和能量预算有限的移动边缘设备上有效部署和微调大型语言模型（LLMs）的问题。现有方法在资源受限环境中难以实现高效的模型定制和推理。

核心思路：Confidant的核心思路是将LLM划分为多个子模型，使每个子模型能够适应移动设备的内存限制，并通过管道并行训练机制实现高效的分布式训练。

技术框架：Confidant的整体架构包括模型划分模块、管道并行训练模块和后端调度器。模型划分模块负责将LLM分解为多个子模型，管道并行训练模块确保训练过程的高效性，而后端调度器则优化不同计算硬件的资源利用。

关键创新：Confidant的主要创新在于其多后端协作训练框架和新颖的后端调度器，能够根据硬件特性动态分配注意力头，从而最大化计算资源的利用率。这一设计与现有方法相比，显著提高了模型在移动设备上的适应性和性能。

关键设计：在设计中，Confidant采用了管道并行训练策略，允许多个子模型同时训练。此外，后端调度器根据设备的计算能力动态分配注意力头，确保每个设备的计算资源得到最优利用。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，Confidant在实际应用中实现了最高45.3%的内存减少和8.03倍的推理速度提升，相较于传统方法，显著提高了移动边缘设备上LLMs的性能和效率。

🎯 应用场景

Confidant的研究成果在移动设备的自然语言处理应用中具有广泛的潜在价值。它可以被应用于智能手机、平板电脑等设备上的语音助手、聊天机器人和其他需要实时处理的NLP任务，提升用户体验并降低资源消耗。未来，随着移动设备计算能力的提升，Confidant的框架有望进一步扩展到更复杂的模型和任务中。

📄 摘要（原文）

Transformer-based large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in a variety of natural language processing (NLP) tasks. Nonetheless, it is challenging to deploy and fine-tune LLMs on mobile edge devices with limited computing, memory, and energy budgets. In this paper, we propose Confidant, a multi-backend collaborative training framework for customizing state-of-the-art LLMs on commodity mobile devices like smartphones. Confidant partitions an LLM into several sub-models so that each fits into a mobile device's memory. A pipeline parallel training mechanism is further developed to ensure fast and efficient distributed training. In addition, we propose a novel backend scheduler to allocate different attention heads to heterogeneous compute hardware, including mobile CPU and GPUs, to maximize the compute resource utilization on each edge device. Our preliminary experimental results show that Confidant achieves at most 45.3% memory reduction and 8.03x inference speedup in practical settings.