LiveMind: Low-latency Large Language Models with Simultaneous Inference

📄 arXiv: 2406.14319v2 📥 PDF

作者: Chuangtao Chen, Grace Li Zhang, Xunzhao Yin, Cheng Zhuo, Ulf Schlichtmann, Bing Li

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-06-20 (更新: 2024-11-05)

💡 一句话要点

LiveMind：一种支持同步推理的低延迟大语言模型框架

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

关键词: 低延迟推理 大语言模型 同步推理 人机交互 流式输入

📋 核心要点

  1. 现有LLM推理方法在用户输入完整后才开始计算，导致交互延迟高，影响用户体验。
  2. LiveMind框架的核心思想是将计算过程前移至输入阶段，实现基于不完整输入的同步推理。
  3. 实验结果表明，LiveMind在显著降低响应延迟的同时，保持了与传统方法相当的准确率，并能促进模型协作。

📝 摘要（中文）

本文介绍了一种名为LiveMind的低延迟大语言模型（LLM）推理框架，该框架允许LLM在用户输入不完整的情况下进行推理。通过将计算过程重新分配到输入阶段，显著降低了延迟，从而极大地提升了LLM用户的交互体验。该框架巧妙地管理模型对流式输入的可见性，使其能够根据不完整的用户输入进行推理或等待更多内容。与传统的基于完整用户输入的推理方法相比，我们的方法在MMLU数据集上平均降低了84.0%的响应延迟，在MMLU-Pro数据集上平均降低了71.6%的响应延迟，同时保持了相当的准确性。此外，我们的框架还促进了不同模型之间的协作推理和输出。通过使用大型LLM进行推理，小型LLM进行输出，与基线相比，我们在MMLU-Pro数据集上实现了平均37%的响应延迟降低，以及4.30%的准确率提升。所提出的LiveMind框架通过实现用户与AI系统之间更快速、更高效的通信，推动了人机交互领域的发展。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型推理通常需要等待用户输入完整后才开始进行计算，这导致了较高的延迟，尤其是在交互式应用中，用户需要等待较长时间才能得到模型的反馈。这种延迟严重影响了用户体验，限制了LLM在实时交互场景中的应用。

核心思路：LiveMind的核心思路是在用户输入的同时进行推理，即同步推理。通过将计算过程分解并重新分配到输入阶段，模型可以在接收到部分输入后就开始进行初步的推理，从而显著减少整体的响应时间。这种设计使得模型能够更早地给出反馈，提升交互的实时性。

技术框架：LiveMind框架主要包含以下几个关键模块：输入流管理模块，负责接收和处理用户的流式输入；推理调度模块，根据当前已接收到的输入片段，动态地调度LLM进行推理；输出生成模块，负责将LLM的推理结果转化为用户可理解的输出。框架允许配置LLM对输入流的可见性，控制模型在不同阶段可以访问的输入信息。

关键创新：LiveMind最重要的创新在于其同步推理机制，它打破了传统LLM推理必须等待完整输入的限制。通过将计算过程与输入过程并行化，显著降低了响应延迟。此外，该框架还支持不同模型之间的协作，例如使用大型LLM进行推理，小型LLM进行输出，从而在延迟和准确率之间取得更好的平衡。

关键设计：LiveMind框架的关键设计包括：1) 输入流的切分策略，如何将连续的输入流切分成合适的片段，以便LLM进行推理；2) 推理调度策略，如何根据当前已接收到的输入片段，选择合适的LLM进行推理，并控制LLM的计算资源使用；3) 输出生成策略，如何将LLM的推理结果转化为用户可理解的输出，并保证输出的流畅性和一致性。具体的参数设置和网络结构取决于所使用的LLM模型。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

LiveMind框架在MMLU数据集上实现了平均84.0%的响应延迟降低，在MMLU-Pro数据集上实现了平均71.6%的响应延迟降低，同时保持了与传统方法相当的准确率。此外，通过使用大型LLM进行推理，小型LLM进行输出，在MMLU-Pro数据集上实现了平均37%的响应延迟降低，以及4.30%的准确率提升。

🎯 应用场景

LiveMind框架具有广泛的应用前景，例如实时聊天机器人、智能助手、在线教育等需要低延迟交互的场景。该框架可以显著提升用户体验，使得人机交互更加自然流畅。未来，LiveMind还可以应用于更复杂的任务，例如实时翻译、语音识别等，为用户提供更智能、更便捷的服务。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce LiveMind, a novel low-latency inference framework for large language model (LLM) inference which enables LLMs to perform inferences with incomplete user input. By reallocating computational processes to the input phase, a substantial reduction in latency is achieved, thereby significantly enhancing the interactive experience for users of LLMs. The framework adeptly manages the visibility of the streaming input to the model, allowing it to infer from incomplete user input or await additional content. Compared with traditional inference methods on complete user input, our approach demonstrates an average reduction in response latency of 84.0% on the MMLU dataset and 71.6% on the MMLU-Pro dataset, while maintaining comparable accuracy. Additionally, our framework facilitates collaborative inference and output across different models. By employing an large LLM for inference and a small LLM for output, we achieve an average 37% reduction in response latency, alongside a 4.30% improvement in accuracy on the MMLU-Pro dataset compared with the baseline. The proposed LiveMind framework advances the field of human-AI interaction by enabling more responsive and efficient communication between users and AI systems.