TOGGLE: Temporal Logic-Guided Large Language Model Compression for Edge

📄 arXiv: 2512.16855v1 📥 PDF

作者: Khurram Khalil, Khaza Anuarul Hoque

分类: cs.AI, cs.LO

发布日期: 2025-12-18

备注: Published in the IEEE ICCAD 2025 conference

DOI: 10.1109/ICCAD66269.2025.11240962

💡 一句话要点

TOGGLE：时序逻辑引导的大语言模型边缘压缩方法

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

关键词: 大语言模型压缩 边缘计算 形式化方法 信号时序逻辑 贝叶斯优化

📋 核心要点

  1. 现有LLM压缩方法在降低计算资源需求的同时，往往会损害模型的关键语言属性，且缺乏对模型行为的正式保证。
  2. TOGGLE利用信号时序逻辑（STL）来形式化地指定和强制执行压缩过程中的语言属性，确保压缩后的模型满足特定的语言约束。
  3. 实验结果表明，TOGGLE在显著降低计算成本和模型大小的同时，能够保持LLM的语言属性，实现高效且可验证的边缘部署。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在自然语言任务中表现出色，但需要大量的计算资源，限制了其在资源受限的边缘设备上的部署。现有的压缩技术，如量化和剪枝，通常会降低关键的语言属性，并且缺乏对模型行为保持的正式保证。我们提出了时序逻辑引导的大语言模型压缩（TOGGLE），这是一个新颖的框架，它利用信号时序逻辑（STL）来正式地指定和强制执行压缩过程中的语言属性。TOGGLE采用STL鲁棒性引导的贝叶斯优化，系统地探索逐层量化和剪枝配置，生成压缩模型，在不重新训练或微调的情况下，正式地满足指定的语言约束。在四个LLM架构（GPT-2、DeepSeek-V2 7B、LLaMA 3 8B和Mistral 7B）上评估TOGGLE，我们实现了高达3.3倍的计算成本（FLOPs）降低和高达68.8%的模型大小降低，同时满足所有语言属性。TOGGLE代表了形式化方法首次集成到LLM压缩中，从而能够在边缘硬件上高效、可验证地部署LLM。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在资源受限的边缘设备上部署的问题。现有压缩方法（如量化和剪枝）虽然能减小模型体积和计算量，但常常会降低模型的语言能力，并且缺乏形式化的验证手段来保证压缩后的模型仍然满足特定的语言属性。

核心思路：TOGGLE的核心思路是利用信号时序逻辑（STL）来形式化地描述LLM需要满足的语言属性，并在模型压缩过程中，通过优化算法来寻找满足这些属性的最佳压缩配置。这样可以在保证模型性能的同时，尽可能地减小模型体积和计算量。

技术框架：TOGGLE框架主要包含以下几个模块：1) STL属性定义模块：使用STL语言定义LLM需要满足的语言属性，例如，某些特定词语必须出现在输出中，或者输出必须符合某种语法结构。2) 鲁棒性评估模块：评估当前模型对于STL属性的满足程度，即计算鲁棒性得分。鲁棒性得分越高，表示模型越能满足对应的STL属性。3) 贝叶斯优化模块：使用贝叶斯优化算法来搜索最佳的量化和剪枝配置。该模块以鲁棒性得分作为优化目标，旨在找到既能减小模型体积和计算量，又能保证模型满足STL属性的压缩配置。4) 模型压缩模块：根据贝叶斯优化模块输出的配置，对LLM进行量化和剪枝。

关键创新：TOGGLE的关键创新在于将形式化方法（STL）引入到LLM压缩中。与传统的压缩方法不同，TOGGLE能够提供形式化的保证，确保压缩后的模型仍然满足特定的语言属性。此外，TOGGLE还采用鲁棒性引导的贝叶斯优化，能够更有效地搜索最佳的压缩配置。

关键设计：TOGGLE的关键设计包括：1) STL属性的选取：选择合适的STL属性对于保证压缩后模型的语言能力至关重要。论文中可能给出了选择STL属性的一些指导原则。2) 鲁棒性函数的定义：鲁棒性函数需要能够准确地反映模型对于STL属性的满足程度。不同的STL属性可能需要不同的鲁棒性函数。3) 贝叶斯优化算法的参数设置：贝叶斯优化算法的参数设置会影响搜索效率和最终结果。论文中可能给出了参数设置的一些建议。4) 量化和剪枝策略的选择：TOGGLE可以支持不同的量化和剪枝策略。论文中可能比较了不同策略的性能。

📊 实验亮点

TOGGLE在GPT-2、DeepSeek-V2 7B、LLaMA 3 8B和Mistral 7B四个LLM架构上进行了评估，实验结果表明，TOGGLE能够实现高达3.3倍的计算成本（FLOPs）降低和高达68.8%的模型大小降低，同时满足所有指定的语言属性。这些结果表明TOGGLE在LLM压缩方面具有显著的优势。

🎯 应用场景

TOGGLE的应用场景广泛，包括在智能手机、无人机、机器人等资源受限的边缘设备上部署LLM。该技术能够使这些设备在本地运行复杂的自然语言处理任务，例如语音助手、机器翻译、智能客服等，从而提高响应速度、保护用户隐私，并降低对云端服务器的依赖。未来，TOGGLE有望推动LLM在物联网、自动驾驶等领域的应用。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) deliver exceptional performance across natural language tasks but demand substantial computational resources, limiting their deployment on resource-constrained edge devices. Existing compression techniques, such as quantization and pruning, often degrade critical linguistic properties and lack formal guarantees for preserving model behavior. We propose Temporal Logic-Guided Large Language Model Compression (TOGGLE), a novel framework that leverages Signal Temporal Logic (STL) to formally specify and enforce linguistic properties during compression. TOGGLE employs an STL robustness-guided Bayesian optimization to systematically explore layer-wise quantization and pruning configurations, generating compressed models that formally satisfy specified linguistic constraints without retraining or fine-tuning. Evaluating TOGGLE on four LLM architectures (GPT-2, DeepSeek-V2 7B, LLaMA 3 8B, and Mistral 7B), we achieve up to 3.3x reduction in computational costs (FLOPs) and up to a 68.8% reduction in model size while satisfying all linguistic properties. TOGGLE represents the first integration of formal methods into LLM compression, enabling efficient, verifiable deployment of LLMs on edge hardware.