M2R2: Mixture of Multi-Rate Residuals for Efficient Transformer Inference

📄 arXiv: 2502.02040v1 📥 PDF

作者: Nikhil Bhendawade, Mahyar Najibi, Devang Naik, Irina Belousova

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-02-04

💡 一句话要点

M2R2：提出混合多速率残差框架，提升Transformer推理效率。

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

关键词: Transformer推理 残差连接 模型加速 混合专家模型 自推测解码

📋 核心要点

  1. 现有方法在Transformer推理中，静态应用残差变换导致效率与质量的权衡不佳，且忽略了残差演化的速度。
  2. M2R2通过动态调节残差速度，改善早期对齐，从而提升推理效率，核心在于对残差演化速度的建模。
  3. 实验表明，M2R2在推理任务上超越了现有基于距离的策略，并在自推测解码和MoE架构中实现了显著加速。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)中的残差变换增强了表征深度和表达能力。然而，在自回归生成中对所有token应用静态残差变换会导致推理效率和生成质量之间的次优权衡。现有的方法，如提前退出、跳跃解码和深度混合，通过基于token级别的复杂性来调节残差变换来解决这个问题。然而，这些方法主要考虑token在模型层中移动的距离，而忽略了残差演化的潜在速度。我们引入了混合多速率残差(M2R2)，该框架动态地调节残差速度以改善早期对齐，从而提高推理效率。在Koala、Self-Instruct、WizardLM和MT-Bench等面向推理的任务上的评估表明，M2R2超越了最先进的基于距离的策略，平衡了生成质量和速度。在自推测解码设置中，M2R2在MT-Bench上实现了高达2.8倍的加速，优于2模型推测解码、Medusa、LookAhead解码和DEED等方法。在混合专家(MoE)架构中，将早期残差对齐与提前将专家加载到高带宽内存(HBM)中相结合，可以加速解码，减少专家切换瓶颈，并实现2.9倍的加速，使其在资源受限的环境中非常有效。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型推理过程中，静态残差连接导致的效率瓶颈问题。现有方法如Early Exiting等，主要关注token在模型层中的移动距离，忽略了残差演化的速度，导致次优的效率和质量平衡。

核心思路：论文的核心思路是引入“残差速度”的概念，并设计一种动态调节残差速度的机制。通过更快地对齐残差，模型可以在更少的层数内达到相似的性能，从而减少计算量，提高推理效率。

技术框架：M2R2框架的核心在于混合多速率残差。具体来说，它包含以下几个关键模块：1) 残差速度预测模块：用于预测每个token的残差演化速度。2) 速率调节模块：基于预测的残差速度，动态调整残差连接的强度。3) 混合机制：允许模型在不同的残差速率之间进行选择，以适应不同token的复杂性。在MoE架构中，M2R2还结合了提前专家加载到HBM的技术，进一步减少专家切换的开销。

关键创新：M2R2的关键创新在于引入了残差速度的概念，并设计了一种动态调节残差速度的机制。与现有方法仅关注token的移动距离不同，M2R2更加关注残差演化的过程，从而能够更有效地利用残差连接，提高推理效率。

关键设计：M2R2的具体实现细节包括：1) 残差速度预测模块可以使用轻量级的神经网络实现。2) 速率调节模块可以使用缩放因子或门控机制实现。3) 混合机制可以使用softmax函数或Gumbel-Softmax技巧实现。在MoE架构中，提前专家加载到HBM需要考虑HBM的容量限制和数据传输的效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

M2R2在MT-Bench上实现了高达2.8倍的加速，优于2模型推测解码、Medusa、LookAhead解码和DEED等方法。在MoE架构中，M2R2实现了2.9倍的加速，表明其在资源受限环境下的有效性。这些实验结果表明，M2R2能够显著提高Transformer推理效率，同时保持甚至提升生成质量。

🎯 应用场景

M2R2框架可应用于各种需要高效Transformer推理的场景，如移动设备上的自然语言处理、实时对话系统、资源受限的边缘计算环境等。通过提高推理效率，M2R2可以降低计算成本，提升用户体验，并促进大型语言模型在更广泛领域的应用。

📄 摘要（原文）

Residual transformations enhance the representational depth and expressive power of large language models (LLMs). However, applying static residual transformations across all tokens in auto-regressive generation leads to a suboptimal trade-off between inference efficiency and generation fidelity. Existing methods, including Early Exiting, Skip Decoding, and Mixture-of-Depth address this by modulating the residual transformation based on token-level complexity. Nevertheless, these approaches predominantly consider the distance traversed by tokens through the model layers, neglecting the underlying velocity of residual evolution. We introduce Mixture of Multi-rate Residuals (M2R2), a framework that dynamically modulates residual velocity to improve early alignment, enhancing inference efficiency. Evaluations on reasoning oriented tasks such as Koala, Self-Instruct, WizardLM, and MT-Bench show M2R2 surpasses state-of-the-art distance-based strategies, balancing generation quality and speedup. In self-speculative decoding setup, M2R2 achieves up to 2.8x speedups on MT-Bench, outperforming methods like 2-model speculative decoding, Medusa, LookAhead Decoding, and DEED. In Mixture-of-Experts (MoE) architectures, integrating early residual alignment with ahead-of-time expert loading into high-bandwidth memory (HBM) accelerates decoding, reduces expert-switching bottlenecks, and achieves a 2.9x speedup, making it highly effective in resource-constrained environments.