Memory-based Language Models: An Efficient, Explainable, and Eco-friendly Approach to Large Language Modeling

📄 arXiv: 2510.22317v1 📥 PDF

作者: Antal van den Bosch, Ainhoa Risco Patón, Teun Buijse, Peter Berck, Maarten van Gompel

分类: cs.CL

发布日期: 2025-10-25

备注: 15 pages, 11 figures

💡 一句话要点

提出基于内存的语言模型，实现高效、可解释、环保的大语言建模

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

关键词: 内存语言模型 k近邻搜索 近似最近邻 绿色AI 可解释性 低碳计算 语言建模

📋 核心要点

  1. 现有深度神经网络语言模型计算成本高昂，训练和推理过程消耗大量资源，对环境造成压力。
  2. 论文提出基于内存的语言模型，利用快速近似k近邻搜索，实现高效的token预测和强大的记忆能力。
  3. 实验表明，该模型在CPU上运行，具有低延迟和较小的生态足迹，并与GPT-2和GPT-Neo进行了性能对比。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种基于内存的语言模型，作为深度神经网络语言模型的高效且环保的替代方案。它提供了对数线性可扩展的下一个token预测性能和强大的记忆能力。通过快速近似k近邻分类的实现，基于内存的语言模型在训练和推理模式下都留下了相对较小的生态足迹，因为它完全依赖于CPU并实现了低token延迟。其内部工作原理简单且完全透明。我们将基于内存的语言模型的实现OLIFANT与GPT-2和GPT-Neo在下一个token预测准确性、估计排放量和速度方面进行了比较，并对该模型进行了一些更深入的分析。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）依赖于深度神经网络，训练和推理过程需要大量的计算资源，导致高昂的成本和巨大的能源消耗。此外，深度神经网络的内部机制复杂，可解释性较差。因此，需要一种更高效、环保且可解释的语言建模方法。

核心思路：论文的核心思路是利用基于内存的方法进行语言建模。该方法将训练数据存储在内存中，并在预测时通过k近邻搜索找到与当前上下文最相似的样本，然后基于这些样本预测下一个token。这种方法避免了复杂的参数学习过程，从而降低了计算成本和能源消耗。

技术框架：OLIFANT模型的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 索引构建：将训练数据构建成一个可搜索的索引结构，例如使用近似最近邻搜索（ANN）算法。2) 上下文编码：将输入的上下文编码成一个向量表示。3) 近邻搜索：使用编码后的上下文向量在索引中搜索k个最近邻样本。4) token预测：基于k个最近邻样本的下一个token，使用某种策略（例如，加权平均或投票）预测下一个token。

关键创新：该论文的关键创新在于将基于内存的方法应用于大规模语言建模，并提出了一种高效的实现方案OLIFANT。与传统的深度神经网络语言模型相比，OLIFANT具有以下优势：1) 高效性：通过使用快速近似k近邻搜索算法，降低了计算复杂度。2) 环保性：完全依赖于CPU，减少了对GPU的依赖，从而降低了能源消耗。3) 可解释性：模型的内部机制简单透明，易于理解和调试。

关键设计：OLIFANT的关键设计包括：1) 近似最近邻搜索算法的选择：论文可能使用了诸如Faiss或Annoy等高效的ANN库。2) 上下文编码方式：上下文的编码方式会影响搜索的准确性和效率。3) token预测策略：如何基于k个近邻样本预测下一个token，例如使用加权平均或投票等方法。4) k值的选择：k值的选择会影响模型的性能和效率。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

OLIFANT模型在CPU上实现了与GPT-2和GPT-Neo相当的next-token预测准确率，同时显著降低了计算成本和能源消耗。论文提供了具体的排放量估算和速度对比数据，表明该方法在环保性和效率方面具有明显优势。更重要的是，该模型提供更强的可解释性，方便debug和优化。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于对计算资源和能源消耗有严格要求的场景，例如边缘计算设备上的语言模型部署。此外，其可解释性优势使其在需要透明决策的领域（如医疗诊断辅助）具有潜在应用价值。未来，该方法有望推动绿色AI的发展，降低大型语言模型对环境的影响。

📄 摘要（原文）

We present memory-based language modeling as an efficient, eco-friendly alternative to deep neural network-based language modeling. It offers log-linearly scalable next-token prediction performance and strong memorization capabilities. Implementing fast approximations of k-nearest neighbor classification, memory-based language modeling leaves a relatively small ecological footprint both in training and in inference mode, as it relies fully on CPUs and attains low token latencies. Its internal workings are simple and fully transparent. We compare our implementation of memory-based language modeling, OLIFANT, with GPT-2 and GPT-Neo on next-token prediction accuracy, estimated emissions and speeds, and offer some deeper analyses of the model.