zFLoRA: Zero-Latency Fused Low-Rank Adapters

📄 arXiv: 2510.25784v1 📥 PDF

作者: Dhananjaya Gowda, Seoha Song, Harshith Goka, Junhyun Lee

分类: cs.CL, cs.AI, cs.LG

发布日期: 2025-10-28

💡 一句话要点

提出零延迟融合低秩适配器zFLoRA，解决LLM部署中适配器推理延迟问题

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

关键词: 低秩适配器 零延迟 大语言模型 模型融合 推理加速

📋 核心要点

  1. 现有LLM部署中，任务特定适配器虽参数量小，但推理时引入显著延迟，影响实际应用。
  2. zFLoRA通过融合低秩适配器，在不增加或仅引入极小延迟开销的前提下，提升模型性能。
  3. 实验表明，zFLoRA在多种任务上性能优于LoRA和全微调，且延迟几乎为零。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）越来越多地部署特定于任务的适配器，以满足多个下游应用的需求。在这种情况下，与这些看似微不足道的适配器参数（通常小于基础模型的1%）相关的额外计算，在推理时会产生不成比例的显著影响（高达基础模型的2.5倍）。本文提出了一种新的零延迟融合低秩适配器（zFLoRA），它在基础模型之上引入了零或可忽略的延迟开销。在1B、3B和7B大小的LLM上的实验结果表明，zFLoRA与流行的监督微调基准（包括低秩适配器（LoRA）以及完全微调（FFT））相比，具有优势。在NPU（Samsung Galaxy S25+）以及GPU（NVIDIA H100）平台上进行的延迟测量表明，所提出的zFLoRA适配器引入了零到可忽略的延迟开销。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在部署时，使用任务特定适配器所带来的推理延迟问题。尽管适配器的参数量通常很小，但其引入的额外计算量会导致显著的推理延迟，严重影响LLM的实际应用效率。现有方法，如LoRA和全微调，虽然能提升模型性能，但无法有效解决适配器带来的延迟问题。

核心思路：zFLoRA的核心思路是在适配器的设计上，尽可能地减少或消除其对推理延迟的影响。通过将适配器参数与基础模型参数进行融合，从而避免在推理过程中进行额外的计算步骤。这种融合策略使得zFLoRA能够在不牺牲模型性能的前提下，实现零或可忽略的延迟开销。

技术框架：zFLoRA的技术框架主要包括以下几个关键步骤：首先，选择一个预训练的LLM作为基础模型。然后，针对特定的下游任务，设计一个低秩适配器。关键在于，zFLoRA不是简单地将适配器添加到基础模型中，而是通过一种特定的融合算法，将适配器的参数融入到基础模型的参数中。最后，使用融合后的模型进行推理，由于适配器已经融入到基础模型中，因此不会引入额外的计算步骤，从而实现零延迟。

关键创新：zFLoRA最重要的技术创新点在于其零延迟融合策略。与传统的适配器方法不同，zFLoRA不是简单地添加适配器，而是将适配器融合到基础模型中，从而避免了额外的计算开销。这种融合策略使得zFLoRA能够在不牺牲模型性能的前提下，实现零或可忽略的延迟。

关键设计：zFLoRA的关键设计包括：1) 低秩适配器的选择，低秩适配器能够有效减少参数量，降低计算复杂度。2) 融合算法的设计，融合算法需要保证在融合过程中，不会对基础模型的性能产生负面影响。3) 针对不同硬件平台（如NPU和GPU）的优化，以实现最佳的推理性能。论文中可能还涉及一些超参数的调整，例如低秩分解的秩的大小，以及融合算法中的一些权重参数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，zFLoRA在1B、3B和7B大小的LLM上，与LoRA和全微调相比，在commonsense reasoning, math reasoning 和 summary-dialogue等18个不同任务上表现出竞争力。更重要的是，在NPU（Samsung Galaxy S25+）和GPU（NVIDIA H100）平台上进行的延迟测量表明，zFLoRA引入的延迟开销几乎为零。

🎯 应用场景

zFLoRA适用于对延迟有严格要求的LLM部署场景，例如移动设备上的实时对话系统、边缘计算环境中的智能助手等。通过消除适配器带来的推理延迟，zFLoRA能够显著提升用户体验，并降低部署成本，加速LLM在实际应用中的普及。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) are increasingly deployed with task-specific adapters catering to multiple downstream applications. In such a scenario, the additional compute associated with these apparently insignificant number of adapter parameters (typically less than 1% of the base model) turns out to be disproportionately significant during inference time (upto 2.5x times that of the base model). In this paper, we propose a new zero-latency fused low-rank adapter (zFLoRA) that introduces zero or negligible latency overhead on top of the base model. Experimental results on LLMs of size 1B, 3B and 7B show that zFLoRA compares favorably against the popular supervised fine-tuning benchmarks including low-rank adapters (LoRA) as well as full fine-tuning (FFT). Experiments are conducted on 18 different tasks across three different categories namely commonsense reasoning, math reasoning and summary-dialogue. Latency measurements made on NPU (Samsung Galaxy S25+) as well as GPU (NVIDIA H100) platforms show that the proposed zFLoRA adapters introduce zero to negligible latency overhead.