HARP: Hesitation-Aware Reframing in Transformer Inference Pass

📄 arXiv: 2412.07282v2 📥 PDF

作者: Romain Storaï, Seung-won Hwang

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2024-12-10 (更新: 2025-05-24)

备注: Accepted to NAACL 2025 main (long)

💡 一句话要点

HARP：Transformer推理中基于犹豫感知的重构方法，提升模型性能。

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

关键词: Transformer模型 自适应计算 推理加速 犹豫感知 重构 自然语言处理 模型无关

📋 核心要点

  1. 现有Transformer模型在推理时，对所有token采用相同的计算量，忽略了不同token对计算资源的需求差异。
  2. HARP方法模拟人类决策过程，在模型对token生成不确定时，通过“犹豫”和“重构”机制，自适应地分配计算资源。
  3. 实验表明，HARP在多种下游任务和模型尺寸上均有性能提升，最高达+5.16%，且推理速度优于集束搜索。

📝 摘要（中文）

本文旨在通过解决Transformer模型在推理过程中计算需求变化的问题来提升大型语言模型的性能，其中一些token比其他token需要更多的计算资源。我们提出了一种对“现成”Transformer前向传播的简单修改方法，称为HARP。借鉴决策中的犹豫和框架效应，HARP在模型遇到token生成的不确定性时，有选择地应用额外的计算。我们的方法模仿人类的认知过程，在困难的决策点暂停，并重构输入以获得不同的视角。与其他方法不同，HARP是模型无关的、免训练的且易于实现。我们在各种下游任务和模型尺寸上评估了我们的方法，证明了高达+5.16%的性能提升。值得注意的是，HARP在实现这些收益的同时，保持了比集束搜索快两倍的推理时间。HARP简单但收益显著，为自适应计算增强基于Transformer的语言模型的性能提供了见解。

🔬 方法详解

问题定义：大型语言模型在推理过程中，不同token的生成难度不同，所需的计算资源也不同。现有方法通常对所有token采用相同的计算量，效率较低，且可能限制模型性能。现有方法的痛点在于缺乏对token生成难度的自适应调整机制。

核心思路：HARP的核心思路是模拟人类在不确定情况下的决策过程，即在遇到困难时会“犹豫”并从不同角度“重构”问题。具体来说，当模型对某个token的生成置信度较低时，HARP会增加额外的计算，以提高生成质量。这种自适应计算的思想能够更有效地利用计算资源，并提升模型性能。

技术框架：HARP方法是对标准Transformer前向传播过程的修改。它主要包含以下几个阶段：1. 标准Transformer前向传播，生成初始token预测；2. 置信度评估，判断当前token预测的置信度是否低于阈值；3. 若置信度低于阈值，则对输入进行重构（例如，添加上下文信息），并再次进行Transformer前向传播；4. 将两次预测结果进行融合，得到最终的token预测。

关键创新：HARP的关键创新在于其自适应计算机制，它能够根据token生成的不确定性动态调整计算量。与现有方法相比，HARP无需训练，易于实现，且模型无关，可以应用于各种Transformer模型。此外，HARP借鉴了人类认知过程中的“犹豫”和“重构”概念，为模型设计提供了新的思路。

关键设计：HARP的关键设计包括：1. 置信度阈值的选择：用于判断是否需要进行额外计算。作者通过实验确定了合适的阈值范围。2. 输入重构策略：作者尝试了多种重构策略，例如添加上下文信息、改变输入顺序等。3. 预测结果融合方法：作者采用了加权平均的方法融合两次预测结果，权重根据置信度进行调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，HARP在多种下游任务和模型尺寸上均取得了显著的性能提升。例如，在文本生成任务中，HARP的性能提升高达+5.16%。更重要的是，HARP在实现性能提升的同时，保持了比集束搜索快两倍的推理速度。这表明HARP是一种高效且有效的Transformer推理加速方法。

🎯 应用场景

HARP方法可广泛应用于各种基于Transformer的自然语言处理任务，例如文本生成、机器翻译、文本摘要等。其自适应计算的特性使其在资源受限的场景下具有重要价值，例如移动设备或边缘计算环境。此外，HARP的设计思想也为其他领域的自适应计算提供了借鉴，例如计算机视觉和语音识别。

📄 摘要（原文）

This paper aims to improve the performance of large language models by addressing the variable computational demands in inference steps, where some tokens require more computational resources than others. We present HARP, a simple modification to "off-the-shelf" Transformer forward pass. Drawing from hesitation and the framing effect in decision-making, HARP selectively applies additional computation when the model encounters uncertainty during token generation. Our method mimics human cognitive processes by pausing at difficult decision points and reframing inputs for a different perspective. Unlike other approaches, HARP is model-agnostic, training-free, and easy to implement. We evaluate our method across various downstream tasks and model sizes, demonstrating performance improvements up to +5.16%. Notably, HARP achieves these gains while maintaining inference times twice faster than beam search. Simple and yet with significant gains, HARP provides insights into the potential of adaptive computation for enhancing the performance of Transformer-based language models.