Predicting Rewards Alongside Tokens: Non-disruptive Parameter Insertion for Efficient Inference Intervention in Large Language Model

📄 arXiv: 2408.10764v1 📥 PDF

作者: Chenhan Yuan, Fei Huang, Ru Peng, Keming Lu, Bowen Yu, Chang Zhou, Jingren Zhou

分类: cs.CL

发布日期: 2024-08-20

备注: 16 pages

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

Otter：通过非侵入式参数插入，高效预测奖励以干预大语言模型推理

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

关键词: 大语言模型 推理干预 参数插入 奖励预测 高效推理

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型推理干预方法依赖额外模型生成校准信号，导致显著的时间和空间开销，限制了实际应用。
  2. Otter通过在Transformer架构中非侵入式地插入额外参数，实现与原始LLM输出同步预测校准信号，无需额外模型。
  3. 实验表明，Otter在多个任务上达到SOTA性能，同时大幅降低了空间和时间开销，并能无缝集成到现有推理引擎。

📝 摘要（中文）

基于Transformer的大语言模型(LLMs)存在生成不安全回复、推理不可靠等局限性。现有的推理干预方法试图通过微调额外的模型来产生校准信号（如奖励）以指导LLM的解码过程，但这种方案由于需要单独的模型而引入了大量的时间和空间开销。本文提出了非侵入式参数插入方法(Otter)，将额外的参数插入到Transformer架构中，与原始LLM输出一起预测校准信号。Otter在多个高要求的任务上提供了最先进的性能，同时节省了高达86.5%的额外空间和98.5%的额外时间。此外，Otter可以无缝集成到现有的推理引擎中，只需要一行代码的修改，并且在参数插入后仍然可以访问原始模型的响应。我们的代码已在https://github.com/chenhan97/Otter上公开。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型推理干预方法，例如通过奖励模型引导解码，通常需要训练和部署额外的模型来生成校准信号（例如奖励）。这导致了显著的额外计算和存储开销，使得在资源受限的环境中部署这些干预方法变得困难。此外，维护和同步多个模型也增加了系统的复杂性。

核心思路：Otter的核心思路是在现有的Transformer架构中插入额外的参数，使得模型在生成token的同时，也能够预测校准信号。通过这种方式，避免了训练和部署单独的校准模型，从而显著降低了时间和空间开销。这种“非侵入式”的参数插入设计，保证了原始模型的输出能力不受影响，并且可以灵活地控制校准信号对解码过程的影响。

技术框架：Otter的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择合适的Transformer层进行参数插入。2) 设计额外的参数结构，用于预测校准信号。3) 训练插入参数后的模型，使其能够同时生成token和校准信号。4) 在推理阶段，利用预测的校准信号来指导解码过程，例如通过调整token的概率分布。整个过程可以无缝集成到现有的推理引擎中，只需要修改少量代码。

关键创新：Otter最重要的技术创新在于其非侵入式的参数插入方法。与需要额外模型的传统方法不同，Otter将校准信号的预测能力直接集成到原始模型中，避免了额外的计算和存储开销。此外，Otter的设计保证了原始模型的输出能力不受影响，并且可以灵活地控制校准信号对解码过程的影响。

关键设计：Otter的关键设计包括：1) 参数插入的位置：选择Transformer的哪些层进行参数插入，需要权衡性能和开销。2) 参数结构的形状和大小：额外的参数结构需要足够大，以捕捉校准信号的信息，但又不能太大，以免增加过多的计算开销。3) 损失函数的设计：需要设计合适的损失函数，以同时优化token生成和校准信号预测的性能。4) 校准信号的使用方式：如何利用预测的校准信号来指导解码过程，例如通过调整token的概率分布，或者通过修改模型的内部状态。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Otter在多个具有挑战性的任务上取得了显著的性能提升，同时大幅降低了时间和空间开销。例如，在某个安全内容生成任务上，Otter达到了与现有SOTA方法相当的性能，但节省了高达86.5%的额外空间和98.5%的额外时间。此外，Otter可以无缝集成到现有的推理引擎中，只需要一行代码的修改，这大大降低了部署成本。

🎯 应用场景

Otter具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要对大语言模型进行干预的场景，例如：安全内容生成、可靠推理、个性化对话等。通过降低推理干预的成本，Otter使得在资源受限的环境中部署这些干预方法成为可能，从而提高了大语言模型的安全性和可靠性。未来，Otter可以进一步扩展到其他类型的校准信号，例如：置信度估计、解释性信息等，从而提高大语言模型的可用性和可解释性。

📄 摘要（原文）

Transformer-based large language models (LLMs) exhibit limitations such as generating unsafe responses, unreliable reasoning, etc. Existing inference intervention approaches attempt to mitigate these issues by finetuning additional models to produce calibration signals (such as rewards) that guide the LLM's decoding process. However, this solution introduces substantial time and space overhead due to the separate models required. This work proposes Non-disruptive parameters insertion (Otter), inserting extra parameters into the transformer architecture to predict calibration signals along with the original LLM output. Otter offers state-of-the-art performance on multiple demanding tasks while saving up to 86.5\% extra space and 98.5\% extra time. Furthermore, Otter seamlessly integrates with existing inference engines, requiring only a one-line code change, and the original model response remains accessible after the parameter insertion. Our code is publicly available at \url{https://github.com/chenhan97/Otter}