Efficient Large Language Models with Zero-Shot Adjustable Acceleration

📄 arXiv: 2509.01190v2 📥 PDF

作者: Sajjad Kachuee, Mohammad Sharifkhani

分类: cs.CL

发布日期: 2025-09-01 (更新: 2025-09-06)

💡 一句话要点

提出零样本可调加速方法，提升大语言模型推理效率

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

关键词: 大语言模型 模型加速 零样本学习 推理优化 硬件利用率

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在实际应用中面临计算效率与模型性能的挑战，尤其是在微调后和推理阶段的加速优化。
  2. 论文提出零样本可调加速方法，通过动态调整硬件利用率，在推理阶段实现加速，无需额外微调。
  3. 实验结果表明，该方法在多个任务上实现了显著的加速效果，最高可达11倍于基线。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为零样本可调加速的全新训练和推理方法，旨在解决在实际应用中使用大型语言模型（LLM）时，计算效率与模型性能之间难以平衡的难题。该方法能够在推理过程中动态调整硬件利用率，而无需额外的微调。该方法被应用于最新的LLM，并在多个分类和文本生成任务上进行了评估。实验结果表明，该方法支持广泛的零样本加速，并实现了高达11倍于基线的速度提升。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在部署到实际应用中时，面临着计算资源消耗大、推理速度慢的问题。尤其是在边缘设备或资源受限的环境下，如何高效地利用硬件资源，在保证模型性能的同时，尽可能地降低延迟，是一个重要的挑战。现有的方法通常需要针对特定硬件进行微调，或者采用模型压缩等技术，但这些方法往往会牺牲模型精度，或者需要大量的训练数据和计算资源。

核心思路：本文的核心思路是提出一种零样本可调加速方法，该方法能够在推理阶段动态地调整硬件利用率，从而在模型性能和推理速度之间找到一个平衡点。这种方法不需要额外的微调，因此可以快速地应用于各种LLM，并且可以根据实际需求灵活地调整加速程度。

技术框架：该方法的技术框架主要包括两个阶段：训练阶段和推理阶段。在训练阶段，模型采用标准的训练方式进行训练。在推理阶段，该方法会根据当前的硬件资源和性能需求，动态地调整模型的计算图，从而实现加速。具体来说，该方法会根据一个可调节的参数，控制模型中某些层的计算量，从而在模型性能和推理速度之间进行权衡。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于其零样本可调加速的能力。与现有的方法相比，该方法不需要针对特定硬件进行微调，也不需要额外的训练数据。这使得该方法可以快速地应用于各种LLM，并且可以根据实际需求灵活地调整加速程度。

关键设计：该方法的关键设计在于如何动态地调整模型的计算图。具体来说，该方法引入了一个可调节的参数，该参数控制模型中某些层的计算量。例如，可以跳过某些层的计算，或者降低某些层的计算精度。通过调整这个参数，可以在模型性能和推理速度之间进行权衡。此外，该方法还设计了一种损失函数，用于指导模型学习如何根据不同的硬件资源和性能需求，自动地调整计算图。

📊 实验亮点

实验结果表明，该方法在多个分类和文本生成任务上实现了显著的加速效果。例如，在某个文本生成任务上，该方法实现了高达11倍于基线的速度提升，同时保持了较高的模型性能。此外，实验还表明，该方法可以根据不同的硬件资源和性能需求，灵活地调整加速程度，从而在模型性能和推理速度之间找到一个最佳平衡点。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要部署大型语言模型的场景，例如智能客服、机器翻译、文本生成等。尤其是在资源受限的边缘设备上，该方法可以有效地提高推理速度，降低延迟，从而提升用户体验。此外，该方法还可以应用于云计算平台，通过动态调整硬件利用率，提高资源利用率，降低运营成本。未来，该方法有望成为一种通用的LLM加速技术，推动LLM在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

Using Large Language Models (LLMs) in real-world applications presents significant challenges, particularly in balancing computational efficiency with model performance. Optimizing acceleration after fine-tuning and during inference is critical for building efficient architectures. This paper introduces Zero-Shot Adjustable Acceleration, a novel training and inference method that dynamically adjusts hardware utilization during inference without requiring additional fine-tuning. The proposed approach is applied to recent LLMs and evaluated across multiple classification and text generation tasks. Experimental results demonstrate that the method supports a wide range of zero-shot acceleration and achieves up to 11x speedup compared to the baseline.