From Large to Super-Tiny: End-to-End Optimization for Cost-Efficient LLMs
作者: Jiliang Ni, Jiachen Pu, Zhongyi Yang, Kun Zhou, Hui Wang, Xiaoliang Xiao, Dakui Wang, Xin Li, Jingfeng Luo, Conggang Hu
分类: cs.CL
发布日期: 2025-04-18 (更新: 2025-05-12)
💡 一句话要点
提出三阶段端到端优化方法，实现高性价比超小型LLM部署
🎯 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: 大型语言模型 模型压缩 知识蒸馏 量化 剪枝 端到端优化 低成本部署
📋 核心要点
- 现有方法直接集成LLM导致成本高昂或微调后性能不佳，难以兼顾成本与性能。
- 提出三阶段优化流程：原型设计、知识迁移和模型压缩，旨在实现高性价比的LLM部署。
- 实验表明，该方法能够生成超小型在线模型，在降低成本的同时提升性能，并具备跨领域能力。
📝 摘要（中文）
大型语言模型（LLM）通过优化传统自然语言处理（NLP）工作流程，显著推动了人工智能的发展，并促进了它们与各种系统的集成。然而，直接集成LLM会导致高昂的成本或微调后次优的性能。本文提出了一种三阶段、高性价比的端到端LLM部署流程，包括原型设计、知识迁移和模型压缩，以有效解决基于LLM框架中的成本-性能困境。其高成本效益不仅体现在简化系统复杂性，生成具有增强性能和降低成本的超小型在线模型，还体现在解决项目开发过程中的开发周期限制、缺乏大量高质量数据以及有限的计算资源。在第一阶段，我们通过将复杂任务转换为基于函数调用的LLM驱动的流程来构建最佳性能原型系统，该系统充当教师模型以生成高质量数据。在第二阶段，我们结合了拒绝采样微调、强化学习和知识蒸馏等技术，将知识迁移到0.5B的学生模型，以最小的成本提供有效的性能。在最后阶段，我们通过量化和剪枝进一步将模型压缩到0.4B，从而实现超低延迟和成本。大量的实验结果和框架的模块化设计表明了跨域能力和在其他NLP领域的潜在适用性。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在实际部署中面临的成本-性能困境。直接使用大型LLM成本过高，而对LLM进行微调后性能往往会下降。现有的方法难以在有限的计算资源和数据条件下，快速开发出高性能、低成本的LLM应用。
核心思路：论文的核心思路是通过一个三阶段的端到端优化流程，逐步将大型LLM的知识迁移到小型模型，并在保证性能的前提下，尽可能地降低模型的规模和计算复杂度。该流程包括原型设计、知识迁移和模型压缩三个阶段，每个阶段都针对特定的目标进行优化。
技术框架：整体框架包含三个阶段： 1. 原型设计阶段：利用大型LLM构建一个高性能的原型系统，作为教师模型，用于生成高质量的训练数据。 2. 知识迁移阶段：使用拒绝采样微调、强化学习和知识蒸馏等技术，将教师模型的知识迁移到较小的学生模型（0.5B参数）。 3. 模型压缩阶段：通过量化和剪枝等技术，进一步压缩学生模型，使其达到超低延迟和成本（0.4B参数）。
关键创新：该方法的主要创新在于提出了一个完整的、端到端的LLM优化流程，将原型设计、知识迁移和模型压缩有机地结合起来。通过这种方式，可以在有限的资源条件下，快速开发出高性能、低成本的LLM应用。此外，该方法还采用了多种先进的技术，如拒绝采样微调、强化学习和知识蒸馏，以提高知识迁移的效率和效果。
关键设计：在知识迁移阶段，论文采用了拒绝采样微调，用于过滤掉低质量的训练数据，提高训练的稳定性。强化学习被用于优化模型的生成策略，使其能够更好地模仿教师模型的行为。知识蒸馏则用于将教师模型的知识压缩到学生模型中。在模型压缩阶段，论文采用了量化和剪枝等技术，以降低模型的存储空间和计算复杂度。具体的参数设置和损失函数等细节在论文中进行了详细描述。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，该方法能够将LLM压缩到0.4B参数，同时保持较高的性能。与直接使用大型LLM相比，该方法能够显著降低计算成本和延迟。此外，该框架的模块化设计使其具有良好的跨域能力，可以应用于不同的NLP任务。具体性能数据和对比基线在论文中进行了详细展示。
🎯 应用场景
该研究成果可广泛应用于各种需要低成本、高性能LLM的场景，例如移动设备上的智能助手、边缘计算设备上的自然语言处理应用、以及资源受限环境下的文本生成和理解任务。该方法能够有效降低LLM的部署成本，加速LLM在各行业的普及和应用，并为未来的超小型LLM研究提供借鉴。
📄 摘要（原文）
Large Language Models (LLMs) have significantly advanced artificial intelligence by optimizing traditional Natural Language Processing (NLP) workflows, facilitating their integration into various systems. Many such NLP systems, including ours, directly incorporate LLMs. However, this approach either results in expensive costs or yields suboptimal performance after fine-tuning. In this paper, we introduce a three-stage cost-efficient end-to-end LLM deployment pipeline, comprising prototyping, knowledge transfer, and model compression, to effectively tackle the cost-performance dilemma in LLM-based frameworks. Its high cost-efficiency is manifested not only in simplifying system complexity and producing super-tiny online models with enhanced performance and reduced costs in the results, but also in addressing development cycle constraints, the lack of extensive high-quality data, and limited computational resources during the project development process. In the first stage, we construct an optimal performance prototype system by transforming complex tasks into a function call-based LLM-driven pipeline, which serves as a teacher model to generate high-quality data. In the second stage, we combine techniques like rejection sampling fine-tuning, reinforcement learning, and knowledge distillation to transfer knowledge to 0.5B student models, delivering effective performance at minimal cost. In the final stage, we further compress models to 0.4B via quantization and pruning, achieving ultra-low latency and cost. Extensive experimental results and the framework's modular design suggest cross-domain capabilities and potential applicability in other NLP areas.