Skipping Computations in Multimodal LLMs

📄 arXiv: 2410.09454v1 📥 PDF

作者: Mustafa Shukor, Matthieu Cord

分类: cs.CV, cs.LG

发布日期: 2024-10-12

备注: Accepted at NeurIPS 2024 Workshop RBFM. Code: https://github.com/mshukor/ima-lmms

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出多模态LLM计算跳过方法，降低推理计算成本，适用于视觉问答等任务。

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

关键词: 多模态学习 大型语言模型 计算跳过 推理加速 视觉问答 模型优化 计算效率 模型压缩

📋 核心要点

  1. 现有MLLM在处理长序列多模态输入时计算成本高昂，推理效率有待提升。
  2. 通过跳过计算块、FFN层或自注意力层，以及并行化FFN和SA层，减少推理过程中的计算冗余。
  3. 实验表明，跳过计算能显著降低推理成本，且适当训练的小型LLM性能可媲美大型LLM。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在文本和多模态领域都取得了显著成功。然而，这种成功通常伴随着巨大的计算成本，尤其是在处理多模态输入的长序列时。本文研究了多模态大型语言模型（MLLM）在推理过程中的计算冗余问题。我们提出了不同的计算跳过方法，例如跳过整个块、FFN或自注意力（SA）层。此外，我们还探索了并行化某些层，例如FFN和SA层。我们的研究结果表明：（1）在推理时可以避免大量的计算，尤其是在视觉问答（VQA）等任务中。（2）在训练期间跳过计算可以恢复原始性能的97％，即使跳过一半的块或删除70％的权重。（3）适当训练较小的LLM可以产生与大2或3倍的LLM相当的性能。最后，我们将研究扩展到最新的MLLM，例如LLaVA-1.5，显示出类似的观察结果。我们的工作表明MLLM内部存在冗余计算，因此有可能在不牺牲性能的情况下显着降低推理成本。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大型语言模型（MLLM）在推理过程中计算冗余的问题。现有MLLM在处理视觉问答等任务时，计算量大，推理速度慢，难以满足实际应用的需求。现有的优化方法往往集中在模型压缩或加速硬件上，而忽略了模型本身可能存在的计算冗余。

核心思路：论文的核心思路是通过识别并跳过MLLM中不必要的计算，从而降低推理成本。作者认为，并非所有输入都需要模型的所有层都进行处理，因此可以通过选择性地跳过某些层或模块来加速推理，同时尽可能保持模型性能。这种思路类似于动态推理，根据输入的重要性自适应地调整计算量。

技术框架：论文提出的方法主要包括以下几个方面：1) 块跳过：直接跳过整个Transformer块。2) 层跳过：跳过Transformer块中的前馈神经网络（FFN）层或自注意力（SA）层。3) 层并行：并行执行FFN和SA层。这些方法可以单独使用，也可以组合使用，以达到最佳的计算效率和性能平衡。论文还探讨了在训练过程中进行计算跳过，以进一步提高模型的效率。

关键创新：论文的关键创新在于对MLLM推理过程中的计算冗余进行了深入分析，并提出了多种简单有效的计算跳过方法。与传统的模型压缩方法不同，该方法不需要对模型结构进行大幅修改，而是通过动态地调整计算路径来提高效率。此外，论文还探讨了在训练过程中进行计算跳过，这是一种新的训练策略，可以进一步提高模型的效率。

关键设计：论文中，跳过策略的选择可以基于多种因素，例如输入的重要性、层的敏感度等。具体的跳过决策可以通过学习得到，也可以基于一些简单的启发式规则。在训练过程中，可以使用强化学习或模仿学习来学习最佳的跳过策略。此外，论文还考虑了如何平衡计算效率和模型性能，例如通过引入正则化项来防止过度跳过。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在视觉问答任务中，通过跳过计算，可以在不牺牲性能的情况下显著降低推理成本。例如，跳过一半的Transformer块或删除70%的权重，仍然可以恢复原始性能的97%。此外，适当训练的小型LLM可以达到与大型LLM相当的性能，这表明可以通过更有效地利用计算资源来提高模型效率。在LLaVA-1.5上的实验也验证了类似的结论。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要高效多模态信息处理的场景，例如移动设备上的视觉问答、实时视频分析、机器人导航等。通过降低MLLM的推理成本，可以使其更容易部署在资源受限的设备上，并提高其在实际应用中的可用性。此外，该研究还可以促进对MLLM计算冗余的更深入理解，为未来的模型优化提供新的思路。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable success in both textual and multimodal domains. However, this success often comes with substantial computational costs, particularly when handling lengthy sequences of multimodal inputs. This has sparked many efforts focusing on enhancing efficiency during training and inference. In this study, we investigate the computation redundancy in Multimodal Large Language Models (MLLMs) during inference. We propose different methods to skip computations, such as skipping entire blocks, FFN or self-attention (SA) layers. Additionally, we explore parallelizing certain layers, such as FFN and SA layers. Our findings validate that (1) significant amount of computations can be avoided at inference time, especially for tasks such as Visual Question Answering (VQA). (2) Skipping computations during training can recover 97% of the original performance, even when skipping half of the blocks or removing 70% of the weights. Alternatively, (3) properly training with smaller LLMs can yield comparable performance to LLMs 2 or 3 times larger. To conclude, we extend our investigation to recent MLLMs, such as LLaVA-1.5, showing similar observations. Our work show that there is redundant computations inside MLLMs and thus the potential for significantly improving inference costs without sacrificing performance. The code is available here: https://github.com/mshukor/ima-lmms.