Early Exit Is a Natural Capability in Transformer-based Models: An Empirical Study on Early Exit without Joint Optimization

📄 arXiv: 2412.01455v1 📥 PDF

作者: Weiqiao Shan, Long Meng, Tong Zheng, Yingfeng Luo, Bei Li, junxin Wang, Tong Xiao, Jingbo Zhu

分类: cs.CL

发布日期: 2024-12-02

💡 一句话要点

探索Transformer模型的固有早退能力，无需联合优化即可加速LLM推理。

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

关键词: 早退 大型语言模型 Transformer模型 推理加速 联合优化 门控函数 子词分析 LLaMA

📋 核心要点

  1. 大型语言模型推理速度慢，限制了其应用，早退（EE）是一种加速推理的有效方法。
  2. 该论文探索了在没有额外输出层和联合优化的情况下，LLM是否具备固有的早退能力。
  3. 研究表明，Transformer模型具备固有的早退能力，联合优化通过门控函数提高最佳早退层定位的准确性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在各种下游任务中表现出卓越的性能。然而，由于其庞大的参数量，推理速度较慢，这限制了它们的应用。早退（EE）是一种旨在加速自回归解码的方法。EE从中间层生成输出，而不是使用整个模型，这为解决这一挑战提供了一个有希望的方案。然而，传统EE中使用的附加输出层和联合优化阻碍了EE在LLM中的应用。本文探讨了LLM在没有附加输出层和联合优化的情况下实现EE的可能性。我们的研究结果表明，EE是基于Transformer模型的固有能力。虽然联合优化本身并不赋予模型EE能力，但它必须用于通过改进门控函数来提高定位最佳EE层的准确性，从而应对挑战。此外，我们的研究基于LLaMA模型，揭示了来自子词角度的EE行为模式，以及基于子层的EE的潜在可能性。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型（LLM）由于参数众多，推理速度慢，严重制约了其应用。传统的早退（EE）方法虽然能加速推理，但需要额外的输出层和联合优化，这增加了模型复杂性，阻碍了其在LLM中的应用。因此，如何简化EE过程，使其更易于应用于LLM，是一个亟待解决的问题。

核心思路：该论文的核心思路是探索Transformer模型是否具备固有的早退能力，即在不增加额外输出层和不进行联合优化的情况下，能否直接利用中间层输出进行推理。通过分析模型内部的表示，找到合适的中间层作为早退点，从而加速推理过程。

技术框架：该研究主要基于LLaMA模型进行实验。首先，评估在没有额外输出层的情况下，不同中间层的输出质量。然后，研究联合优化对早退性能的影响，特别是门控函数在选择最佳早退层中的作用。最后，从子词的角度分析早退行为，并探索基于子层的早退可能性。整体流程包括模型选择、中间层评估、联合优化实验和子词分析四个主要阶段。

关键创新：该论文最重要的创新点在于揭示了Transformer模型具备固有的早退能力，这意味着无需额外的输出层和复杂的联合优化，即可实现早退。这简化了早退过程，使其更易于应用于大型语言模型。此外，该研究还从子词的角度分析了早退行为，为进一步优化早退策略提供了新的视角。

关键设计：该研究的关键设计包括：1) 使用LLaMA模型作为实验对象，因为它具有代表性且易于获取。2) 评估不同中间层的输出质量，选择合适的早退点。3) 研究门控函数在选择最佳早退层中的作用，优化联合优化过程。4) 从子词的角度分析早退行为，探索基于子层的早退可能性。这些设计旨在全面评估Transformer模型的早退能力，并为优化早退策略提供指导。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究表明，Transformer模型具备固有的早退能力，无需额外的输出层和联合优化即可实现早退。实验结果表明，通过选择合适的中间层作为早退点，可以在保证一定精度的前提下，显著加速推理过程。此外，研究还发现联合优化可以通过门控函数提高最佳早退层定位的准确性。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要加速LLM推理的场景，例如实时对话系统、在线翻译、智能客服等。通过利用模型的固有早退能力，可以在保证一定精度的前提下，显著降低推理延迟，提高用户体验。此外，该研究还可以为未来的模型设计提供指导，促进更高效的LLM架构的开发。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) exhibit exceptional performance across various downstream tasks. However, they encounter limitations due to slow inference speeds stemming from their extensive parameters. The early exit (EE) is an approach that aims to accelerate auto-regressive decoding. EE generates outputs from intermediate layers instead of using the whole model, which offers a promising solution to this challenge. However, additional output layers and joint optimization used in conventional EE hinder the application of EE in LLMs. In this paper, we explore the possibility of LLMs EE without additional output layers and joint optimization. Our findings indicate that EE is a natural capability within transformer-based models. While joint optimization does not give model EE capability, it must be employed to address challenges by improving the accuracy of locating the optimal EE layer through gating functions. Additionally, our study reveals patterns in EE behavior from a sub-word perspective based on the LLaMA model and the potential possibility for EE based on sub-layers.