RevMUX: Data Multiplexing with Reversible Adapters for Efficient LLM Batch Inference

📄 arXiv: 2410.04519v1 📥 PDF

作者: Yige Xu, Xu Guo, Zhiwei Zeng, Chunyan Miao

分类: cs.CL

发布日期: 2024-10-06

备注: EMNLP 2024 Main Conference

💡 一句话要点

提出RevMUX：利用可逆适配器的数据复用框架，提升LLM批量推理效率

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

关键词: 大型语言模型 批量推理 数据复用 可逆适配器 参数高效 自然语言处理 推理效率 模型优化

📋 核心要点

  1. 现有数据复用方法在LLM推理中面临性能下降问题，且通常需要训练整个骨干网络，效率较低。
  2. RevMUX通过引入可逆适配器，在复用和解复用过程中保持信息完整性，从而提升推理效率。
  3. 实验结果表明，RevMUX在多个数据集和LLM骨干网络上，实现了推理效率的提升，并保持了良好的分类性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）为自然语言处理（NLP）领域带来了巨大的突破，同时也因其高吞吐量需求而面临处理并发客户查询的挑战。数据复用通过将多个输入合并成一个复合输入来解决这个问题，从而通过共享前向传递实现更高效的推理。然而，由于区分复合输入中的个体具有挑战性，传统方法通常需要训练整个骨干网络，但仍然会遭受性能下降。在本文中，我们介绍了一种参数高效的数据复用框架RevMUX，该框架在复用器中结合了可逆设计，解复用器可以重用该设计来执行反向操作，并恢复用于分类的单个样本。在四个数据集和三种类型的LLM骨干网络上进行的大量实验表明，RevMUX在提高LLM推理效率的同时，保持了令人满意的分类性能。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决LLM批量推理中，数据复用方法带来的性能下降问题。现有方法通常需要训练整个LLM骨干网络，参数量大，效率低，且在区分复合输入中的个体时存在困难，导致分类精度下降。

核心思路：论文的核心思路是设计一个可逆的数据复用框架RevMUX，利用可逆适配器在复用和解复用过程中保持信息完整性。通过可逆设计，解复用器可以执行反向操作，恢复原始的单个样本，从而避免了对整个骨干网络的训练，并减少了性能损失。

技术框架：RevMUX框架主要包含三个部分：复用器（Multiplexer）、LLM骨干网络和解复用器（Demultiplexer）。复用器将多个输入样本合并成一个复合输入，然后送入LLM骨干网络进行推理。解复用器利用复用器的可逆设计，将复合输入的输出分解为各个原始样本的输出，最后进行分类。

关键创新：RevMUX的关键创新在于引入了可逆适配器，使得复用和解复用过程是可逆的。这种可逆性保证了信息在复用和解复用过程中的完整性，从而避免了对整个LLM骨干网络的训练，并减少了性能损失。与现有方法需要训练整个骨干网络不同，RevMUX只需要训练少量的适配器参数，实现了参数高效的数据复用。

关键设计：RevMUX中的可逆适配器可以采用不同的网络结构，例如线性层、非线性激活函数等。关键在于保证适配器的可逆性，即存在一个反向操作可以恢复原始输入。论文中可能使用了特定的可逆网络结构设计，例如可逆残差块等。损失函数的设计也至关重要，可能包括分类损失和可逆性损失，以保证分类精度和信息恢复的准确性。具体的参数设置和网络结构细节需要在论文中查找。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在四个数据集和三种LLM骨干网络上进行了大量实验，证明了RevMUX的有效性。实验结果表明，RevMUX在提高LLM推理效率的同时，保持了令人满意的分类性能。具体的性能提升幅度需要在论文中查找，例如吞吐量提升百分比、分类精度下降幅度等。RevMUX与现有数据复用方法相比，在参数效率和性能方面都具有优势。

🎯 应用场景

RevMUX具有广泛的应用前景，可以应用于各种需要高吞吐量LLM推理的场景，例如在线客服、智能问答、文本生成等。通过提高LLM的推理效率，RevMUX可以降低部署成本，提升用户体验，并促进LLM在更多实际应用中的落地。未来，该技术可以进一步扩展到其他类型的深度学习模型和任务中。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have brought a great breakthrough to the natural language processing (NLP) community, while leading the challenge of handling concurrent customer queries due to their high throughput demands. Data multiplexing addresses this by merging multiple inputs into a single composite input, allowing more efficient inference through a shared forward pass. However, as distinguishing individuals from a composite input is challenging, conventional methods typically require training the entire backbone, yet still suffer from performance degradation. In this paper, we introduce RevMUX, a parameter-efficient data multiplexing framework that incorporates a reversible design in the multiplexer, which can be reused by the demultiplexer to perform reverse operations and restore individual samples for classification. Extensive experiments on four datasets and three types of LLM backbones demonstrate the effectiveness of RevMUX for enhancing LLM inference efficiency while retaining a satisfactory classification performance.