Normalized Narrow Jump To Conclusions: Normalized Narrow Shortcuts for Parameter Efficient Early Exit Transformer Prediction

📄 arXiv: 2409.14091v2 📥 PDF

作者: Amrit Diggavi Seshadri

分类: cs.AI

发布日期: 2024-09-21 (更新: 2024-10-03)

💡 一句话要点

提出N-NJTC：一种参数高效的Transformer早期退出预测窄跳跃方法

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

关键词: Transformer模型 早期退出 参数高效 快捷连接 模型推理 语言模型 窄跳跃

📋 核心要点

  1. 大型Transformer模型推理成本高昂，线性快捷连接虽能提速，但参数量依然巨大。
  2. 提出窄跳跃到结论（NJTC）及其归一化版本（N-NJTC），大幅减少快捷连接所需参数。
  3. 实验表明，N-NJTC在多个模型上优于Identity快捷连接，且精度稳定，验证了其有效性。

📝 摘要（中文）

随着基于Transformer的大型语言模型的规模和成本不断增长，近来人们对将Transformer早期隐藏层表示快捷投射到最终表示以实现更廉价的模型推理产生了兴趣。特别是，用线性变换对预训练Transformer进行早期层快捷连接已被证明可以提高早期推理的精度。然而，对于大型语言模型，即使这样也变得计算昂贵。在这项工作中，我们提出了窄跳跃到结论（NJTC）和归一化窄跳跃到结论（N-NJTC）——标准线性快捷连接的参数高效替代方案，可将快捷连接参数数量减少97%以上。我们表明，N-NJTC在早期阶段可靠地优于Identity快捷连接，并为GPT-2-XL、Phi3-Mini和Llama2-7B Transformer模型提供来自所有Transformer块级别的稳定精度，证明了更参数高效的快捷连接方法的可行性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型Transformer模型推理过程中计算成本高昂的问题。现有方法，如线性快捷连接，虽然可以加速推理，但引入的参数量仍然较大，尤其是在大型语言模型中，这会增加存储和计算负担。因此，需要一种参数效率更高的快捷连接方法，在保证精度的前提下，显著减少额外参数的引入。

核心思路：论文的核心思路是通过“窄跳跃”的方式，减少快捷连接所需的参数量。具体来说，不是直接将早期层的全部隐藏状态连接到最终层，而是通过一个参数量较小的线性变换，将早期层的信息压缩到一个低维空间，然后再进行连接。此外，通过归一化操作，提高模型的稳定性和泛化能力。

技术框架：整体框架是在Transformer模型的早期层和最终层之间建立快捷连接。具体流程如下：1) 从Transformer的早期层提取隐藏状态；2) 使用一个窄线性层（参数量远小于标准线性层）将隐藏状态投影到低维空间；3) 对投影后的低维表示进行归一化（N-NJTC）；4) 将处理后的表示添加到最终层的输入或输出中，用于最终的预测。

关键创新：最重要的创新点在于提出了“窄跳跃”的概念，即使用参数量极小的线性层进行快捷连接，从而在大幅减少参数量的同时，保持甚至提高模型的性能。N-NJTC通过引入归一化操作，进一步提高了模型的稳定性和泛化能力。与标准线性快捷连接相比，NJTC和N-NJTC显著降低了参数量，使其更适用于大型语言模型。

关键设计：关键设计包括：1) 窄线性层的维度选择：需要根据具体任务和模型大小进行调整，以在参数量和性能之间取得平衡；2) 归一化方法的选择：论文中使用了某种归一化方法（具体细节未知），以提高模型的稳定性；3) 快捷连接的位置：可以将快捷连接添加到最终层的输入或输出中，具体选择取决于实验结果；4) 损失函数：使用标准的交叉熵损失函数进行训练。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，N-NJTC在GPT-2-XL、Phi3-Mini和Llama2-7B等多个大型Transformer模型上表现出色。与Identity快捷连接相比，N-NJTC在早期阶段实现了更高的精度。更重要的是，N-NJTC显著减少了快捷连接所需的参数量，减少幅度超过97%，同时保持了来自所有Transformer块级别的稳定精度，证明了其参数效率和有效性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要快速推理的大型语言模型场景，例如移动设备上的自然语言处理、实时对话系统和低延迟的机器翻译等。通过减少模型参数量，可以降低部署成本，提高推理速度，并使得大型语言模型能够在资源受限的环境中运行。未来，该方法有望进一步扩展到其他类型的神经网络和任务中。

📄 摘要（原文）

With the size and cost of large transformer-based language models growing, recently, there has been interest in shortcut casting of early transformer hidden-representations to final-representations for cheaper model inference. In particular, shortcutting pre-trained transformers with linear transformations over early layers has been shown to improve precision in early inference. However, for large language models, even this becomes computationally expensive. In this work, we propose Narrow Jump to Conclusions (NJTC) and Normalized Narrow Jump to Conclusions (N-NJTC) - parameter efficient alternatives to standard linear shortcutting that reduces shortcut parameter count by over 97%. We show that N-NJTC reliably outperforms Identity shortcuts at early stages and offers stable precision from all transformer block levels for GPT-2-XL, Phi3-Mini and Llama2-7B transformer models, demonstrating the viability of more parameter efficient short-cutting approaches.