EPEE: Towards Efficient and Effective Foundation Models in Biomedicine

📄 arXiv: 2503.02053v1 📥 PDF

作者: Zaifu Zhan, Shuang Zhou, Huixue Zhou, Zirui Liu, Rui Zhang

分类: cs.AI, cs.CL, cs.CV

发布日期: 2025-03-03

备注: Submitted to npj Digital Medicine

💡 一句话要点

EPEE：面向生物医学领域高效Foundation Model的熵与耐心混合式提前退出策略

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

关键词: Foundation Model 生物医学 提前退出 推理效率 熵 耐心机制 临床决策支持

📋 核心要点

  1. 现有Foundation Model推理延迟高，存在“过度思考”问题，限制了其在实时临床环境中的应用。
  2. EPEE是一种混合策略，结合熵和耐心机制的优点，实现Foundation Model的提前退出，从而加速推理。
  3. 实验表明，EPEE在多个生物医学任务和数据集上，显著降低了推理时间，同时保持或提升了准确率。

📝 摘要（中文）

Foundation Model，包括语言模型（如GPT）和视觉模型（如CLIP），已显著推动了众多生物医学任务的进展。然而，模型推理的高延迟和“过度思考”问题降低了Foundation Model的效率和有效性，限制了它们在实时临床环境中的应用。为了应对这些挑战，我们提出了一种名为EPEE（基于熵和耐心的提前退出）的新型混合策略，旨在提高Foundation Model的推理效率。其核心思想是利用基于熵和基于耐心的提前退出方法的优势，以克服各自的弱点。为了评估EPEE，我们使用四个Foundation Model（BERT、ALBERT、GPT-2和ViT）在包括临床笔记和医学图像在内的十二个数据集上进行了三个核心生物医学任务（分类、关系提取和事件提取）的实验。结果表明，EPEE在保持或提高准确性的同时显著减少了推理时间，证明了其对不同数据集和任务的适应性。EPEE通过平衡效率和有效性，解决了在医疗保健领域部署Foundation Model的关键障碍，并可能为使用Foundation Model进行实时临床决策提供实用的解决方案，从而支持可靠和高效的工作流程。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决Foundation Model在生物医学领域应用时推理效率低下的问题。现有方法，如直接使用大型预训练模型进行推理，计算成本高昂，难以满足实时性要求。提前退出方法虽然可以加速推理，但单一的熵或耐心机制存在各自的局限性，例如熵可能对某些任务不敏感，而耐心机制可能导致过早退出。

核心思路：EPEE的核心思路是结合熵和耐心两种提前退出机制的优势，互补彼此的不足。熵用于衡量模型预测的不确定性，耐心机制则允许模型在不确定性较高时继续推理一段时间，避免过早退出。通过混合使用这两种机制，EPEE能够更准确地判断何时可以安全地退出推理过程，从而在保证准确率的同时提高效率。

技术框架：EPEE的整体框架是在Foundation Model的每一层或每几层之后添加一个退出分支。每个退出分支包含一个熵计算模块和一个耐心机制模块。熵计算模块计算当前层输出的熵值，耐心机制模块则根据历史熵值决定是否允许退出。如果熵值低于阈值，或者耐心机制允许退出，则模型提前退出，否则继续下一层推理。

关键创新：EPEE的关键创新在于提出了熵和耐心混合的提前退出策略。与传统的单一提前退出方法相比，EPEE能够更有效地平衡推理效率和准确率。通过自适应地调整熵阈值和耐心值，EPEE可以适应不同的任务和数据集，从而实现更好的性能。

关键设计：EPEE的关键设计包括：1) 熵阈值的选择：论文可能采用了一种自适应的熵阈值选择方法，根据数据集的特点动态调整阈值。2) 耐心值的设置：耐心值决定了模型在不确定性较高时继续推理的时间，需要根据任务的复杂程度进行调整。3) 损失函数的设计：论文可能使用了一种特殊的损失函数，鼓励模型在早期层产生更确定的预测，从而促进提前退出。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，EPEE在多个生物医学任务（分类、关系提取、事件提取）和数据集上，使用BERT、ALBERT、GPT-2和ViT等Foundation Model，能够在保持或提高准确率的同时，显著降低推理时间。具体性能数据和提升幅度在论文中详细展示，证明了EPEE的有效性和通用性。

🎯 应用场景

EPEE在生物医学领域具有广泛的应用前景，例如实时临床决策支持、医学图像诊断、药物发现等。通过提高Foundation Model的推理效率，EPEE可以使这些模型更易于部署在资源受限的设备上，从而为医疗保健提供更便捷、更高效的服务。未来，EPEE还可以与其他优化技术相结合，进一步提升Foundation Model的性能。

📄 摘要（原文）

Foundation models, including language models, e.g., GPT, and vision models, e.g., CLIP, have significantly advanced numerous biomedical tasks. Despite these advancements, the high inference latency and the "overthinking" issues in model inference impair the efficiency and effectiveness of foundation models, thus limiting their application in real-time clinical settings. To address these challenges, we proposed EPEE (Entropy- and Patience-based Early Exiting), a novel hybrid strategy designed to improve the inference efficiency of foundation models. The core idea was to leverage the strengths of entropy-based and patience-based early exiting methods to overcome their respective weaknesses. To evaluate EPEE, we conducted experiments on three core biomedical tasks-classification, relation extraction, and event extraction-using four foundation models (BERT, ALBERT, GPT-2, and ViT) across twelve datasets, including clinical notes and medical images. The results showed that EPEE significantly reduced inference time while maintaining or improving accuracy, demonstrating its adaptability to diverse datasets and tasks. EPEE addressed critical barriers to deploying foundation models in healthcare by balancing efficiency and effectiveness. It potentially provided a practical solution for real-time clinical decision-making with foundation models, supporting reliable and efficient workflows.