Reference Trustable Decoding: A Training-Free Augmentation Paradigm for Large Language Models
作者: Luohe Shi, Yao Yao, Zuchao Li, Lefei Zhang, Hai Zhao
分类: cs.CL
发布日期: 2024-09-30 (更新: 2024-11-20)
备注: Accepted by the Thirty-Eighth Annual Conference on Neural Information Processing Systems (NeurIPS 2024)
🔗 代码/项目: GITHUB
💡 一句话要点
提出Reference Trustable Decoding，无需微调增强大语言模型下游任务能力。
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 上下文学习 参数高效微调 知识检索 无微调学习
📋 核心要点
- 现有ICL和PEFT方法在增强LLM下游任务能力时，分别面临推理速度慢、空间占用大以及硬件要求高等挑战。
- Reference Trustable Decoding (RTD) 通过构建参考数据存储，并根据输入选择合适的参考来优化LLM的词汇分布。
- 实验表明，RTD无需微调即可使LLM快速适应新任务，降低推理成本，并与传统方法具有良好的兼容性。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）发展迅速，展现出令人印象深刻的能力。上下文学习（ICL）和参数高效微调（PEFT）是目前增强LLM以适应下游任务的两种主流方法。ICL通常构建一个少样本学习场景，通过手动或设置检索增强生成（RAG）系统，帮助模型快速掌握领域知识或问答模式，而无需更改模型参数。然而，这种方法存在权衡，例如推理速度较慢和空间占用增加。PEFT通过最小的参数修改来帮助模型适应任务，但即使涉及少量参数，训练过程仍然需要很高的硬件要求。为了解决这些挑战，我们提出了Reference Trustable Decoding（RTD），这是一种范式，允许模型快速适应新任务而无需微调，同时保持较低的推理成本。RTD从提供的训练样本中构建参考数据存储，并通过基于输入灵活选择合适的参考来优化LLM的最终词汇分布，从而产生更可信的响应，并使模型能够以低成本适应下游任务。在不同基准上使用各种LLM进行的实验评估表明，RTD为增强模型以适应下游任务建立了一种新范式。此外，我们的方法与传统方法表现出很强的正交性，允许同时使用。我们的代码可在https://github.com/ShiLuohe/ReferenceTrustableDecoding找到。
🔬 方法详解
问题定义：现有的大语言模型增强方法，如上下文学习（ICL）和参数高效微调（PEFT），存在推理速度慢、硬件要求高、空间占用大等问题。论文旨在解决如何在不进行模型微调的情况下，使LLM能够快速适应下游任务，并降低推理成本的难题。
核心思路：论文的核心思路是构建一个参考数据存储，该存储包含来自训练样本的参考信息。在推理阶段，根据输入选择合适的参考，并利用这些参考来优化LLM的词汇分布，从而生成更可信的响应。这样可以在不改变模型参数的情况下，使模型适应下游任务。
技术框架：RTD 的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 参考数据存储构建：利用提供的训练样本构建参考数据存储。2) 参考选择：根据输入，从参考数据存储中选择合适的参考。3) 词汇分布优化：利用选择的参考来优化LLM的最终词汇分布。4) 响应生成：基于优化后的词汇分布生成最终的响应。
关键创新：RTD 的最重要创新在于其无需微调的增强范式。与传统的 ICL 和 PEFT 方法不同，RTD 不修改模型参数，而是通过优化词汇分布来适应下游任务。这使得 RTD 具有更低的推理成本和更高的效率。此外，RTD 与传统方法具有很强的正交性，可以同时使用。
关键设计：RTD 的关键设计包括：1) 参考选择策略：如何根据输入选择最合适的参考？论文可能采用了某种相似度度量或检索算法。2) 词汇分布优化方法：如何利用选择的参考来优化LLM的词汇分布？这可能涉及到某种加权平均或概率调整策略。3) 参考数据存储的构建方式：如何有效地组织和存储参考信息，以便快速检索？这些细节在论文中应该有更详细的描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
论文在多个基准数据集上对 RTD 进行了实验评估，结果表明 RTD 能够有效地提高 LLM 在下游任务上的性能，而无需进行模型微调。具体的性能数据和对比基线需要在论文中查找。此外，论文还验证了 RTD 与传统方法具有很强的正交性，可以同时使用，从而进一步提高性能。这些实验结果表明 RTD 是一种有潜力的大语言模型增强方法。
🎯 应用场景
Reference Trustable Decoding (RTD) 具有广泛的应用前景，可用于各种需要快速适应新任务的大语言模型应用场景，例如智能客服、文本摘要、机器翻译、代码生成等。该方法尤其适用于资源受限的环境，例如边缘计算设备或低功耗设备，因为其无需进行模型微调，降低了计算和存储成本。RTD 的出现有望推动大语言模型在更多实际场景中的应用。
📄 摘要（原文）
Large language models (LLMs) have rapidly advanced and demonstrated impressive capabilities. In-Context Learning (ICL) and Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT) are currently two mainstream methods for augmenting LLMs to downstream tasks. ICL typically constructs a few-shot learning scenario, either manually or by setting up a Retrieval-Augmented Generation (RAG) system, helping models quickly grasp domain knowledge or question-answering patterns without changing model parameters. However, this approach involves trade-offs, such as slower inference speed and increased space occupancy. PEFT assists the model in adapting to tasks through minimal parameter modifications, but the training process still demands high hardware requirements, even with a small number of parameters involved. To address these challenges, we propose Reference Trustable Decoding (RTD), a paradigm that allows models to quickly adapt to new tasks without fine-tuning, maintaining low inference costs. RTD constructs a reference datastore from the provided training examples and optimizes the LLM's final vocabulary distribution by flexibly selecting suitable references based on the input, resulting in more trustable responses and enabling the model to adapt to downstream tasks at a low cost. Experimental evaluations on various LLMs using different benchmarks demonstrate that RTD establishes a new paradigm for augmenting models to downstream tasks. Furthermore, our method exhibits strong orthogonality with traditional methods, allowing for concurrent usage. Our code can be found at https://github.com/ShiLuohe/ReferenceTrustableDecoding