GREEN-CODE: Learning to Optimize Energy Efficiency in LLM-based Code Generation

📄 arXiv: 2501.11006v2 📥 PDF

作者: Shashikant Ilager, Lukas Florian Briem, Ivona Brandic

分类: cs.DC, cs.AI, cs.PF, cs.SE

发布日期: 2025-01-19 (更新: 2025-03-21)

备注: Under submission in ACM/IEEE conference, 11 pages

💡 一句话要点

GREEN-CODE：通过强化学习优化LLM代码生成中的能源效率

🎯 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: 大型语言模型 代码生成 能源效率 强化学习 动态提前退出 可持续计算 模型优化

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在代码生成任务中应用广泛，但其推理过程的能源消耗日益成为可持续发展的挑战。
  2. GREEN-CODE框架通过强化学习训练代理，动态调整LLM推理过程中的提前退出策略，以平衡准确性、延迟和能耗。
  3. 实验结果表明，GREEN-CODE在Llama 3.2 3B和OPT 2.7B模型上，能够在保证准确率的前提下，显著降低代码生成任务的能源消耗。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）正日益融入日常生活，在各种自然语言处理（NLP）任务中展现出巨大潜力。除了NLP，LLM越来越多地应用于软件开发任务，如代码补全、修改、错误修复和代码翻译。软件工程师广泛使用GitHub Copilot和Amazon Q等工具，以高精度简化工作流程并自动化任务。虽然LLM训练的资源和能源密集度经常被强调，但随着时间的推移，推理可能更加资源密集，因为它是一个具有大量调用的持续过程。因此，开发资源高效的LLM推理替代方案对于可持续性至关重要。本文提出了GREEN-CODE，一个用于LLM中能源感知代码生成的框架。GREEN-CODE在LLM推理期间执行动态提前退出。我们训练一个强化学习（RL）代理，学习平衡准确性、延迟和能源消耗之间的权衡。我们的方法在两个开源LLM（Llama 3.2 3B和OPT 2.7B）上使用JavaCorpus和PY150数据集进行评估。结果表明，我们的方法在不显著影响准确性的情况下，平均降低了23-50%的代码生成任务的能源消耗。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在代码生成任务中推理时能源消耗过高的问题。现有方法通常关注模型训练阶段的能耗，而忽略了推理阶段持续运行所带来的巨大能源开销。此外，如何在保证代码生成质量的前提下降低能耗是一个重要的挑战。

核心思路：论文的核心思路是利用动态提前退出机制，在LLM推理过程中根据当前状态判断是否可以提前结束推理，从而减少计算量和能源消耗。通过强化学习训练一个代理，使其能够学习到最优的提前退出策略，在准确性、延迟和能耗之间找到最佳平衡点。

技术框架：GREEN-CODE框架主要包含以下几个模块：LLM模型（如Llama 3.2 3B或OPT 2.7B）、强化学习代理、环境（代码生成任务和数据集）、奖励函数。整体流程如下：首先，LLM接收代码生成任务的输入；然后，强化学习代理根据LLM的当前状态（例如，中间层的输出）决定是否提前退出；如果决定退出，则输出当前生成的代码；否则，LLM继续进行推理。强化学习代理根据生成的代码的质量（准确性）以及消耗的能量获得奖励，并不断学习优化提前退出策略。

关键创新：该论文的关键创新在于将强化学习应用于LLM的动态提前退出策略，从而实现能源感知的代码生成。与传统的固定提前退出策略相比，GREEN-CODE能够根据不同的输入和模型状态自适应地调整退出策略，从而更好地平衡准确性、延迟和能耗。

关键设计：强化学习代理使用Q-learning算法进行训练。状态空间包括LLM中间层的输出特征，动作空间包括“提前退出”和“继续推理”。奖励函数的设计至关重要，它需要综合考虑代码生成的准确性（例如，通过计算与ground truth的相似度）和能源消耗（例如，通过测量推理时间或计算量）。此外，论文还探索了不同的网络结构用于强化学习代理，例如多层感知机。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，GREEN-CODE框架在Llama 3.2 3B和OPT 2.7B模型上，使用JavaCorpus和PY150数据集进行评估，能够在不显著影响代码生成准确性的前提下，平均降低23-50%的能源消耗。这表明该方法在降低LLM推理能耗方面具有显著效果。

🎯 应用场景

GREEN-CODE框架具有广泛的应用前景，可用于各种需要代码生成的场景，例如软件开发工具、自动化测试、代码翻译等。通过降低LLM推理的能源消耗，该研究有助于提高软件开发的效率和可持续性，并减少碳排放。未来，该方法可以扩展到其他类型的LLM和任务，例如文本生成、机器翻译等。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are becoming integral to daily life, showcasing their vast potential across various Natural Language Processing (NLP) tasks. Beyond NLP, LLMs are increasingly used in software development tasks, such as code completion, modification, bug fixing, and code translation. Software engineers widely use tools like GitHub Copilot and Amazon Q, streamlining workflows and automating tasks with high accuracy. While the resource and energy intensity of LLM training is often highlighted, inference can be even more resource-intensive over time, as it's a continuous process with a high number of invocations. Therefore, developing resource-efficient alternatives for LLM inference is crucial for sustainability. This work proposes GREEN-CODE, a framework for energy-aware code generation in LLMs. GREEN-CODE performs dynamic early exit during LLM inference. We train a Reinforcement Learning (RL) agent that learns to balance the trade-offs between accuracy, latency, and energy consumption. Our approach is evaluated on two open-source LLMs, Llama 3.2 3B and OPT 2.7B, using the JavaCorpus and PY150 datasets. Results show that our method reduces the energy consumption between 23-50 % on average for code generation tasks without significantly affecting accuracy.