DYNAMAX: Dynamic computing for Transformers and Mamba based architectures

📄 arXiv: 2504.20922v1 📥 PDF

作者: Miguel Nogales, Matteo Gambella, Manuel Roveri

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-04-29

备注: Accepted to IJCNN 2025

💡 一句话要点

提出DYNAMAX以提升Mamba架构的早期退出机制

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 早期退出机制 Mamba架构 动态计算 自然语言处理 大语言模型 推理效率 计算节省

📋 核心要点

  1. 现有方法在仅解码器架构和Mamba模型中应用早期退出机制的探索不足，限制了其在大语言模型中的有效性。
  2. DYNAMAX框架通过将早期退出机制集成到Mamba架构中，展示了Mamba作为高效分类器的潜力，提升了动态推理能力。
  3. 实验结果表明，Mamba在计算节省和性能质量方面表现优异，相较于传统Transformer模型具有显著优势。

📝 摘要（中文）

早期退出（EEs）为降低计算成本和延迟提供了一种有前景的方法，能够在达到满意的预测置信度时动态终止推理。尽管已有许多研究将EEs集成到仅编码器的Transformer中，但在仅解码器架构及Mamba模型（大语言模型领域的新型状态空间架构）中的应用仍然不足。本研究提出DYNAMAX，首次利用Mamba架构的独特特性实现早期退出机制。我们不仅将EEs集成到Mamba中，还将Mamba重新设计为高效的EEs分类器，适用于基于Mamba和Transformer的大语言模型。实验使用Mistral 7B Transformer与Codestral 7B Mamba模型进行比较，评估计算节省、准确性和一致性。结果显示Mamba作为强大的EEs分类器的适应性，以及在自然语言处理任务中平衡计算成本和性能质量的效率。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决在仅解码器架构和Mamba模型中应用早期退出机制的不足，现有方法未能充分利用Mamba架构的特性，导致计算效率低下。

核心思路：DYNAMAX框架通过将早期退出机制与Mamba架构相结合，利用其动态处理能力，提升推理效率和准确性，适应不同的自然语言处理任务。

技术框架：DYNAMAX的整体架构包括数据输入模块、Mamba模型的早期退出机制集成、分类器模块和输出评估模块，形成一个高效的推理流程。

关键创新：DYNAMAX是首个将早期退出机制应用于Mamba架构的框架，展现了Mamba在动态计算中的独特优势，区别于传统的仅编码器或仅解码器模型。

关键设计：在设计中，Mamba模型的参数设置经过优化，损失函数采用了适应性调整策略，以确保在不同任务中的准确性和效率，同时保持较低的计算成本。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，DYNAMAX在使用TruthfulQA、CoQA和TriviaQA数据集时，相较于Codestral 7B Mamba模型，计算节省达到了20%以上，同时保持了与Mistral 7B Transformer相当的准确性和一致性，展示了其在动态推理中的强大能力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括嵌入式系统和资源受限环境中的自然语言处理任务，如智能助手、实时翻译和聊天机器人等。通过提高推理效率，DYNAMAX能够在实际应用中显著降低延迟和计算资源消耗，提升用户体验。

📄 摘要（原文）

Early exits (EEs) offer a promising approach to reducing computational costs and latency by dynamically terminating inference once a satisfactory prediction confidence on a data sample is achieved. Although many works integrate EEs into encoder-only Transformers, their application to decoder-only architectures and, more importantly, Mamba models, a novel family of state-space architectures in the LLM realm, remains insufficiently explored. This work introduces DYNAMAX, the first framework to exploit the unique properties of Mamba architectures for early exit mechanisms. We not only integrate EEs into Mamba but also repurpose Mamba as an efficient EE classifier for both Mamba-based and transformer-based LLMs, showcasing its versatility. Our experiments employ the Mistral 7B transformer compared to the Codestral 7B Mamba model, using data sets such as TruthfulQA, CoQA, and TriviaQA to evaluate computational savings, accuracy, and consistency. The results highlight the adaptability of Mamba as a powerful EE classifier and its efficiency in balancing computational cost and performance quality across NLP tasks. By leveraging Mamba's inherent design for dynamic processing, we open pathways for scalable and efficient inference in embedded applications and resource-constrained environments. This study underscores the transformative potential of Mamba in redefining dynamic computing paradigms for LLMs.