A Hybrid Early-Exit Algorithm for Large Language Models Based on Space Alignment Decoding (SPADE)

📄 arXiv: 2507.17618v1 📥 PDF

作者: Bowen Zheng, Ming Ma, Zhongqiao Lin, Tianming Yang

分类: cs.CL, cs.PF

发布日期: 2025-07-23

💡 一句话要点

提出SPADE：一种基于空间对齐解码的混合早期退出算法，用于加速大语言模型推理。

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

关键词: 大语言模型 早期退出 空间对齐解码 模型加速 推理优化

📋 核心要点

  1. 现有早期退出方法因中间层与输出层表示不对齐，导致解码精度下降，影响性能。
  2. SPADE通过空间对齐解码，将中间层表示与输出层对齐，提升早期退出层的解码质量。
  3. 通过训练SPADE的线性近似来优化早期退出决策，在保证精度的前提下降低推理成本。

📝 摘要（中文）

大型语言模型由于其深层结构，计算成本很高。先前的研究表明，中间层包含足够的信息来生成准确的答案，从而促使了早期退出算法的发展，该算法通过在较早的层终止计算来降低推理成本。然而，由于中间层和输出层表示之间的不对齐导致解码不准确，这些方法通常性能不佳。为了解决这些挑战，我们提出了一种新的解码方法SPADE（空间对齐解码），该方法通过传播仅包含起始token和答案token的最小缩减序列，将中间层表示与输出层对齐。我们通过训练SPADE的线性近似来计算基于熵的置信度指标，从而进一步优化了早期退出决策过程。综上，我们创建了一种混合早期退出算法，该算法监控置信度水平并在中间层停止推理，同时使用SPADE生成高质量的输出。这种方法在不影响准确性的前提下显著降低了推理成本，为在实际应用中部署大型语言模型提供了一种可扩展且高效的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型推理计算成本高昂的问题。现有的早期退出方法虽然能降低计算量，但由于中间层表示与输出层表示不对齐，导致解码精度下降，影响了模型性能。因此，如何在保证精度的前提下，更有效地利用早期退出层，是本文要解决的核心问题。

核心思路：论文的核心思路是通过空间对齐解码（SPADE）来解决中间层表示与输出层表示不对齐的问题。SPADE通过传播一个最小缩减序列（仅包含起始token和答案token），将中间层表示与输出层对齐，从而提高早期退出层的解码质量。此外，通过训练SPADE的线性近似来优化早期退出决策，进一步提升效率。

技术框架：该混合早期退出算法主要包含两个阶段：1) 空间对齐解码（SPADE）：将中间层表示与输出层对齐，提高解码质量。2) 早期退出决策：通过训练SPADE的线性近似来计算基于熵的置信度指标，并根据置信度水平决定是否提前退出。整体流程是，模型在每一层计算置信度，如果置信度达到阈值，则使用SPADE进行解码并输出结果，否则继续下一层。

关键创新：论文的关键创新在于提出了空间对齐解码（SPADE）方法。与传统的早期退出方法不同，SPADE不是直接使用中间层表示进行解码，而是通过传播一个最小缩减序列，将中间层表示与输出层对齐，从而提高了早期退出层的解码质量。此外，通过训练SPADE的线性近似来优化早期退出决策，进一步提升了效率。

关键设计：SPADE的关键设计在于最小缩减序列的选择，只保留起始token和答案token，减少了计算量，同时保证了对齐效果。早期退出决策的关键在于置信度指标的计算，通过训练SPADE的线性近似，可以高效地计算基于熵的置信度，从而做出准确的早期退出决策。具体的损失函数和网络结构等技术细节在论文中未明确说明，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文提出SPADE方法，显著降低了大型语言模型的推理成本，同时保持了较高的准确率。具体的性能数据和对比基线在摘要中未提及，属于未知信息。但整体而言，该方法为实际应用中部署大型语言模型提供了一种可扩展且高效的解决方案。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于对延迟敏感的大型语言模型应用场景，如在线客服、实时翻译、智能助手等。通过降低推理成本，使得大型语言模型能够更高效地部署在资源受限的设备上，例如移动设备和边缘计算设备。未来，该方法有望进一步扩展到其他类型的深度学习模型，提升模型的推理效率。

📄 摘要（原文）

Large language models are computationally expensive due to their deep structures. Prior research has shown that intermediate layers contain sufficient information to generate accurate answers, leading to the development of early-exit algorithms that reduce inference costs by terminating computation at earlier layers. However, these methods often suffer from poor performance due to misalignment between intermediate and output layer representations that lead to decoding inaccuracy. To address these challenges, we propose SPADE (SPace Alignment DEcoding), a novel decoding method that aligns intermediate layer representations with the output layer by propagating a minimally reduced sequence consisting of only the start token and the answer token. We further optimize the early-exit decision-making process by training a linear approximation of SPADE that computes entropy-based confidence metrics. Putting them together, we create a hybrid early-exit algorithm that monitors confidence levels and stops inference at intermediate layers while using SPADE to generate high-quality outputs. This approach significantly reduces inference costs without compromising accuracy, offering a scalable and efficient solution for deploying large language models in real-world applications.