LayerIF: Estimating Layer Quality for Large Language Models using Influence Functions
作者: Hadi Askari, Shivanshu Gupta, Fei Wang, Anshuman Chhabra, Muhao Chen
分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG
发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-10-24)
备注: Neurips 2025
💡 一句话要点
提出LayerIF以解决大语言模型层质量估计问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 层级质量估计 影响函数 任务敏感 模型优化 稀疏分布 专家分配
📋 核心要点
- 现有方法多依赖模型中心的启发式策略，忽视了数据对层训练质量的影响，导致层级性能评估不准确。
- 本文提出LayerIF，通过影响函数量化各层的训练质量，考虑模型架构和训练数据的影响，提供任务敏感的层级重要性估计。
- 实验结果显示，LayerIF在多种LLM架构上实现了任务性能的显著提升，尤其在专家分配和层级稀疏分布方面表现突出。
📝 摘要（中文）
预训练的大语言模型在多种任务中表现出色，但不同层的训练质量存在显著差异，限制了其下游性能。因此，准确估计层级训练质量至关重要。现有方法多依赖模型中心的启发式策略，忽视了数据的影响。为此，本文提出LayerIF，一个基于影响函数的数据驱动框架，以任务敏感的方式量化各层的训练质量。通过隔离每层的梯度并计算层级影响，我们获得了层的重要性估计。实验表明，该方法在LoRA-MoE架构中的专家分配和LLM剪枝的层级稀疏分布中均表现出良好效果。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大语言模型各层训练质量估计不准确的问题。现有方法主要依赖模型中心的启发式策略，未能充分考虑数据的影响，导致层级性能评估的局限性。
核心思路：LayerIF通过影响函数来量化每层的训练质量，采用数据驱动的方法，能够提供更为精确和任务敏感的层级重要性估计。这种设计使得模型能够更好地适应不同的下游任务。
技术框架：LayerIF的整体架构包括几个主要模块：首先，隔离每层的梯度；其次，计算训练样本对验证损失的敏感性；最后，基于层级影响得出层的重要性估计。
关键创新：LayerIF的核心创新在于其数据驱动的层级重要性估计方法，区别于传统的模型中心方法，能够更好地反映不同层在特定任务中的表现。
关键设计：在技术细节上，LayerIF采用了影响函数的计算方法，具体参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考原文获取更多信息。
📊 实验亮点
实验结果表明，LayerIF在多种大语言模型架构上实现了任务性能的显著提升，特别是在LoRA-MoE架构中的专家分配和层级稀疏分布方面，均表现出优于基线方法的效果，具体提升幅度未在摘要中给出。
🎯 应用场景
LayerIF的研究成果在多个领域具有潜在应用价值，尤其是在大语言模型的优化和剪枝过程中。通过精确的层级重要性估计，可以实现更高效的模型压缩和资源分配，提升模型在特定任务中的性能，推动智能系统的进一步发展。
📄 摘要（原文）
Pretrained Large Language Models (LLMs) achieve strong performance across a wide range of tasks, yet exhibit substantial variability in the various layers' training quality with respect to specific downstream applications, limiting their downstream performance. It is therefore critical to estimate layer-wise training quality in a manner that accounts for both model architecture and training data. However, existing approaches predominantly rely on model-centric heuristics (such as spectral statistics, outlier detection, or uniform allocation) while overlooking the influence of data. To address these limitations, we propose LayerIF, a data-driven framework that leverages Influence Functions to quantify the training quality of individual layers in a principled and task-sensitive manner. By isolating each layer's gradients and measuring the sensitivity of the validation loss to training examples by computing layer-wise influences, we derive data-driven estimates of layer importance. Notably, our method produces task-specific layer importance estimates for the same LLM, revealing how layers specialize for different test-time evaluation tasks. We demonstrate the utility of our scores by leveraging them for two downstream applications: (a) expert allocation in LoRA-MoE architectures and (b) layer-wise sparsity distribution for LLM pruning. Experiments across multiple LLM architectures demonstrate that our model-agnostic, influence-guided allocation leads to consistent gains in task performance.