Online Cascade Learning for Efficient Inference over Streams

📄 arXiv: 2402.04513v3 📥 PDF

作者: Lunyiu Nie, Zhimin Ding, Erdong Hu, Christopher Jermaine, Swarat Chaudhuri

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2024-02-07 (更新: 2024-06-17)

备注: ICML 2024 Main Conference Paper

💡 一句话要点

提出在线级联学习以解决大语言模型推理效率问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 在线学习 级联模型 大语言模型 推理效率 模仿学习 流处理 鲁棒性

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在推理时计算成本高，限制了其在数据流处理中的应用。
  2. 提出在线级联学习，通过学习一系列模型的级联结构，逐步提高模型能力以降低推理成本。
  3. 实验结果显示，该方法在准确性上与LLMs相当，同时推理成本降低了90%，具有良好的鲁棒性。

📝 摘要（中文）

大语言模型（LLMs）在处理数据流的复杂查询中具有天然优势，但其高计算成本使得在许多任务中难以应用。本文提出在线级联学习，首次针对这一挑战进行研究。该方法旨在学习一系列模型的“级联”，从低容量模型（如逻辑回归）开始，最终到达强大的LLM，并制定一个延迟策略以确定在特定输入上使用的模型。我们将在线学习级联的任务形式化为模仿学习问题，较小的模型随着时间的推移模仿收集到的LLM演示，并为该问题提供了一种无悔算法。实验结果表明，我们的方法在准确性上与LLMs相当，同时将推理成本降低了多达90%，并对输入分布的变化表现出强大的鲁棒性，突显了其在流处理中的有效性和适应性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决大语言模型在数据流推理中的高计算成本问题。现有方法在处理复杂查询时效率低下，难以满足实时性要求。

核心思路：提出在线级联学习，通过构建一系列模型的级联，从简单模型到复杂模型逐步处理输入，结合延迟策略选择合适模型，旨在提高推理效率。

技术框架：整体架构包括低容量模型（如逻辑回归）和高容量模型（如LLM），通过模仿学习不断更新小模型，形成一个动态的级联结构。

关键创新：最重要的创新点在于将级联学习形式化为模仿学习问题，允许小模型在时间上逐步学习LLM的行为，显著降低了推理成本。

关键设计：设计了无悔算法来优化模型选择过程，关键参数包括模型容量、延迟策略的选择标准，以及损失函数的设计，以确保模型在不同输入分布下的鲁棒性。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，在线级联学习方法在四个基准测试中与大语言模型的准确性相当，同时推理成本降低了高达90%。此外，该方法在面对输入分布变化时表现出强大的鲁棒性，显示出其在流处理中的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用场景包括实时数据流分析、在线客服系统和智能问答系统等领域。通过提高推理效率，能够在资源受限的环境中实现复杂查询的快速响应，具有重要的实际价值和广泛的应用前景。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have a natural role in answering complex queries about data streams, but the high computational cost of LLM inference makes them infeasible in many such tasks. We propose online cascade learning, the first approach to address this challenge. The objective here is to learn a "cascade" of models, starting with lower-capacity models (such as logistic regression) and ending with a powerful LLM, along with a deferral policy that determines the model to be used on a given input. We formulate the task of learning cascades online as an imitation-learning problem, where smaller models are updated over time imitating the collected LLM demonstrations, and give a no-regret algorithm for the problem. Experimental results across four benchmarks show that our method parallels LLMs in accuracy while cutting down inference costs by as much as 90% with strong robustness against input distribution shifts, underscoring its efficacy and adaptability in stream processing.