GKT: A Novel Guidance-Based Knowledge Transfer Framework For Efficient Cloud-edge Collaboration LLM Deployment
作者: Yao Yao, Zuchao Li, Hai Zhao
分类: cs.CL
发布日期: 2024-05-30
💡 一句话要点
提出GKT框架，通过引导式知识迁移实现高效云边协同LLM部署
🎯 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 知识迁移 云边协同 模型部署 推理加速
📋 核心要点
- 现有LLM加速方法依赖知识蒸馏，需微调大型模型，成本高昂且推理加速与成本降低独立。
- GKT框架利用大型LLM生成引导提示，辅助小型LLM生成响应，无需微调且支持异构模型。
- 实验表明，GKT在GSM8K和CSQA数据集上显著提升准确率和速度，并降低部署成本。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLMs）的规模日益增长，虽然提升了生成响应的能力，但也导致推理时间和资源需求增加。现有的加速方法主要依赖于知识蒸馏，通常需要对Llama-7B等大型模型进行微调，这对普通用户来说是一个挑战。此外，目前加速推理和降低成本的技术是独立运行的。为了解决这些问题，我们提出了一种新颖且直观的基于引导的知识迁移（GKT）框架。该方法利用较大的LLM作为“教师”来创建引导提示，并结合较小的“学生”模型来完成响应。值得注意的是，GKT不需要微调，也不需要教师和学生模型具有相同的词汇表，从而允许进行广泛的批量生成以加速该过程，同时确保用户定制。GKT可以无缝集成到云边协同架构中，并且具有足够的通用性，可以跨各种模型进行即插即用应用。它在效率和经济性方面表现出色，是“廉价而令人愉快”的解决方案。GKT在GSM8K上实现了高达14.18%的准确率提升和10.72倍的加速，在CSQA上实现了14.00%的准确率提升和7.73倍的加速。当使用ChatGPT作为教师模型，Llama2-70B作为学生模型时，我们能够以ChatGPT 52%的成本实现其95.00%的性能。结果表明，在GSM8K和CSQA数据集上，准确性和处理速度都得到了显著提高，超过了单独使用学生或教师模型的性能。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大型语言模型部署面临推理速度慢、资源需求高的问题。知识蒸馏方法虽然可以加速推理，但通常需要对大型模型进行微调，成本较高，并且现有的加速推理和降低成本的方法是独立进行的，无法同时优化。
核心思路：GKT的核心思路是利用一个较大的、能力强的LLM（教师模型）生成引导提示，然后利用一个较小的LLM（学生模型）在这些提示的引导下生成最终的响应。这种方式避免了对大型模型进行微调，降低了计算成本，并且允许教师模型和学生模型使用不同的词汇表，增加了灵活性。
技术框架：GKT框架主要包含两个阶段：引导提示生成阶段和响应生成阶段。在引导提示生成阶段，教师模型接收输入并生成引导提示。在响应生成阶段，学生模型接收输入和引导提示，并生成最终的响应。整个框架可以无缝集成到云边协同架构中，教师模型部署在云端，学生模型部署在边缘。
关键创新：GKT最重要的创新点在于其引导式的知识迁移方法。与传统的知识蒸馏方法不同，GKT不需要对学生模型进行微调，而是通过引导提示来指导学生模型的生成过程。这种方法降低了计算成本，并且允许教师模型和学生模型使用不同的词汇表，增加了灵活性。
关键设计：GKT的关键设计在于如何生成有效的引导提示。论文中可能使用了特定的提示工程技术来确保引导提示能够有效地指导学生模型的生成过程。此外，如何选择合适的教师模型和学生模型也是一个重要的设计考虑因素。具体的损失函数和网络结构细节可能取决于所使用的具体模型。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
GKT在GSM8K数据集上实现了高达14.18%的准确率提升和10.72倍的加速，在CSQA数据集上实现了14.00%的准确率提升和7.73倍的加速。当使用ChatGPT作为教师模型，Llama2-70B作为学生模型时，能够以ChatGPT 52%的成本实现其95.00%的性能。这些结果表明GKT在提高准确率和处理速度方面具有显著优势。
🎯 应用场景
GKT框架适用于各种需要高效部署大型语言模型的场景，例如智能客服、智能助手、边缘计算设备等。该框架可以降低部署成本，提高推理速度，并允许用户定制模型，具有广泛的应用前景。未来，GKT可以进一步扩展到多模态场景，例如图像和语音处理。
📄 摘要（原文）
The burgeoning size of Large Language Models (LLMs) has led to enhanced capabilities in generating responses, albeit at the expense of increased inference times and elevated resource demands. Existing methods of acceleration, predominantly hinged on knowledge distillation, generally necessitate fine-tuning of considerably large models, such as Llama-7B, posing a challenge for average users. Furthermore, present techniques for expediting inference and reducing costs operate independently. To address these issues, we introduce a novel and intuitive Guidance-based Knowledge Transfer (GKT) framework. This approach leverages a larger LLM as a ''teacher'' to create guidance prompts, paired with a smaller ''student'' model to finalize responses. Remarkably, GKT requires no fine-tuning and doesn't necessitate the teacher and student models to have the same vocabulary, allowing for extensive batch generation to accelerate the process while ensuring user customization. GKT can be seamlessly integrated into cloud-edge collaboration architectures, and is versatile enough for plug-and-play application across various models. It excels in both efficiency and affordability, epitomizing a ''cheap and cheerful'' solution. GKT achieves a maximum accuracy improvement of 14.18%, along with a 10.72 times speed-up on GSM8K and an accuracy improvement of 14.00 % along with a 7.73 times speed-up in CSQA. When utilizing ChatGPT as teacher model and Llama2-70B as the student model, we can achieve 95.00% of ChatGPT's performance at 52% of the cost. The results highlight substantial enhancements in accuracy and processing speed on the GSM8K and CSQA datasets, surpassing the performance of using either the student or teacher models in isolation.