Balcony: A Lightweight Approach to Dynamic Inference of Generative Language Models

📄 arXiv: 2503.05005v2 📥 PDF

作者: Benyamin Jamialahmadi, Parsa Kavehzadeh, Mehdi Rezagholizadeh, Parsa Farinneya, Hossein Rajabzadeh, Aref Jafari, Boxing Chen, Marzieh S. Tahaei

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-03-06 (更新: 2025-03-10)

💡 一句话要点

Balcony：一种轻量级的生成语言模型动态推理方法，提升推理效率。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 动态推理 大型语言模型 自蒸馏 模型压缩 轻量级 Transformer LLaMA3

📋 核心要点

  1. 现有动态推理方法在部署大型语言模型时，面临硬件效率低和性能下降的挑战。
  2. Balcony通过冻结预训练模型并插入额外Transformer层，实现高效的深度动态推理。
  3. 实验表明，Balcony在保持性能的同时显著加速，优于现有动态推理和压缩方法。

📝 摘要（中文）

在实际应用中部署大型语言模型（LLM）常常受到计算和延迟的严格约束。动态推理能够根据不同的资源预算灵活调整模型行为，但现有方法通常受限于硬件效率低下或性能下降。本文提出Balcony，一个简单而高效的基于深度的动态推理框架。Balcony通过冻结预训练的LLM并在选定的退出点插入额外的Transformer层，在保持完整模型性能的同时，能够实时适应不同的计算预算。这些额外的层使用简单的自蒸馏损失进行训练，使子模型的输出与完整模型的输出对齐。与现有方法相比，该方法需要的训练tokens和可调参数显著减少，从而大大降低了计算成本。在LLaMA3-8B模型上的实验表明，仅使用原始预训练数据的0.2%，Balcony就能在性能损失最小的情况下实现显著的加速。值得注意的是，Balcony在多个模型和各种规模上，以及在各种基准测试中，都优于最先进的方法，如Flextron和Layerskip，以及其他领先的压缩技术。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）部署面临计算资源和延迟的严格限制。动态推理旨在根据不同的资源预算调整模型行为，但现有方法通常存在硬件效率低下或性能下降的问题，难以在实际应用中有效部署。

核心思路：Balcony的核心思路是在预训练的LLM中插入额外的Transformer层作为退出点，并采用自蒸馏的方式训练这些新增层。通过这种方式，模型可以在不同的退出点提前终止推理，从而实现动态调整计算量和延迟的目的，同时尽量保持模型的性能。

技术框架：Balcony框架主要包含以下几个步骤：1) 冻结预训练的LLM；2) 在选定的深度位置插入额外的Transformer层作为退出点；3) 使用自蒸馏损失训练这些新增的Transformer层，使其输出与完整模型的输出对齐。推理时，根据资源预算选择合适的退出点。

关键创新：Balcony的关键创新在于其轻量级和高效性。与现有方法相比，Balcony不需要对整个模型进行微调或重新训练，而是通过插入少量额外的层并进行自蒸馏训练，显著降低了计算成本和训练数据需求。此外，Balcony的设计简单，易于实现和部署。

关键设计：Balcony的关键设计包括：1) 退出点的位置选择：论文中可能探讨了不同深度位置插入退出点对性能的影响；2) 自蒸馏损失函数：用于对齐子模型和完整模型输出，确保在提前退出时也能保持较好的性能；3) 新增Transformer层的结构：可能采用了与原始模型相同的Transformer结构，或者进行了简化以进一步降低计算成本；4) 训练数据量：论文强调了Balcony仅需少量训练数据即可达到良好效果。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

Balcony在LLaMA3-8B模型上进行了实验，仅使用0.2%的原始预训练数据进行训练，即可在性能损失最小的情况下实现显著的加速。实验结果表明，Balcony在多个模型和各种规模上，以及在各种基准测试中，都优于最先进的动态推理方法，如Flextron和Layerskip，以及其他领先的压缩技术。这些结果验证了Balcony的有效性和优越性。

🎯 应用场景

Balcony适用于对延迟和计算资源敏感的应用场景，例如移动设备上的自然语言处理、实时对话系统、边缘计算等。通过动态调整推理深度，Balcony可以在资源受限的环境下提供更快的响应速度和更高的吞吐量，从而提升用户体验和系统效率。该方法还有潜力应用于其他类型的深度学习模型，实现更广泛的动态推理能力。

📄 摘要（原文）

Deploying large language models (LLMs) in real-world applications is often hindered by strict computational and latency constraints. While dynamic inference offers the flexibility to adjust model behavior based on varying resource budgets, existing methods are frequently limited by hardware inefficiencies or performance degradation. In this paper, we introduce Balcony, a simple yet highly effective framework for depth-based dynamic inference. By freezing the pretrained LLM and inserting additional transformer layers at selected exit points, Balcony maintains the full model's performance while enabling real-time adaptation to different computational budgets. These additional layers are trained using a straightforward self-distillation loss, aligning the sub-model outputs with those of the full model. This approach requires significantly fewer training tokens and tunable parameters, drastically reducing computational costs compared to prior methods. When applied to the LLaMA3-8B model, using only 0.2% of the original pretraining data, Balcony achieves minimal performance degradation while enabling significant speedups. Remarkably, we show that Balcony outperforms state-of-the-art methods such as Flextron and Layerskip as well as other leading compression techniques on multiple models and at various scales, across a variety of benchmarks.