MobiLLM: Enabling LLM Fine-Tuning on the Mobile Device via Server Assisted Side Tuning

📄 arXiv: 2502.20421v1 📥 PDF

作者: Liang Li, Xingke Yang, Wen Wu, Hao Wang, Tomoaki Ohtsuki, Xin Fu, Miao Pan, Xuemin Shen

分类: cs.LG

发布日期: 2025-02-27

💡 一句话要点

MobiLLM：通过服务器辅助的侧边调优，在移动设备上实现LLM微调

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

关键词: 移动设备 大型语言模型 微调 服务器辅助 侧边调优

📋 核心要点

  1. 现有在移动设备上微调LLM的方法，即使是参数高效微调，也因内存需求高和训练速度慢而面临挑战。
  2. MobiLLM的核心思想是将LLM主干模型冻结在移动设备上，并将计算密集型的侧边网络反向传播卸载到服务器。
  3. 实验表明，MobiLLM能使资源受限的移动设备微调LLM，显著降低收敛时间和内存使用，同时保护数据隐私。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在移动设备上的应用前景广阔。然而，由于极高的内存需求和缓慢的训练速度，在设备上进行LLM微调面临巨大挑战。即使采用参数高效微调（PEFT）方法，仅更新一小部分参数，资源受限的移动设备也难以承受。本文提出了MobiLLM，通过服务器辅助的侧边调优，在移动设备上实现内存高效的Transformer LLM微调。MobiLLM允许资源受限的移动设备仅保留一个冻结的主干模型，同时将内存和计算密集型的可训练侧边网络的反向传播卸载到高性能服务器。与现有微调方法不同，MobiLLM将一组并行适配器与主干分离，创建一个反向传播旁路，仅涉及从移动设备到服务器的单向激活传输，并在前向传播期间进行低位宽量化。这样，数据永远不会离开移动设备，同时设备可以移除通过本地主干模型的反向传播，并且其前向传播可以与服务器端执行并行化。因此，MobiLLM在保护数据隐私的同时，显著降低了LLM微调的内存和计算负担。通过大量实验，我们证明MobiLLM可以使资源受限的移动设备，甚至是仅有CPU的设备，能够微调LLM，并显著减少收敛时间和内存使用。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在资源受限的移动设备上微调大型语言模型（LLM）的问题。现有方法，包括参数高效微调（PEFT），由于移动设备的内存和计算能力限制，无法有效进行LLM的微调。这些方法通常需要在设备上存储和更新大量参数，导致训练速度慢且内存占用高。

核心思路：MobiLLM的核心思路是将LLM的主干模型（backbone）冻结在移动设备上，仅保留其前向传播能力，并将可训练的侧边网络（side-network）的反向传播过程卸载到服务器。通过这种方式，移动设备无需进行反向传播，从而显著降低了内存和计算负担。

技术框架：MobiLLM的整体框架包括移动设备端和服务器端两部分。在移动设备端，LLM的主干模型被冻结，仅进行前向传播。侧边网络位于服务器端，负责接收来自移动设备的前向传播激活值，进行反向传播和参数更新。移动设备将前向传播的激活值量化后传输到服务器，服务器完成反向传播后更新侧边网络的参数。

关键创新：MobiLLM的关键创新在于将可训练的参数与冻结的主干模型分离，创建了一个反向传播旁路。传统的微调方法通常在主干模型内部进行参数更新，而MobiLLM通过引入侧边网络，将参数更新过程转移到服务器端，从而避免了在移动设备上进行反向传播。此外，MobiLLM采用低位宽量化来减少移动设备到服务器的数据传输量。

关键设计：MobiLLM的关键设计包括：1) 侧边网络的结构设计，需要保证其能够有效地学习和传递梯度信息；2) 前向传播激活值的量化策略，需要在精度和传输效率之间进行权衡；3) 服务器端的优化算法，需要保证侧边网络的快速收敛。论文中可能涉及对这些关键参数和策略的具体选择和调整，但具体细节未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

MobiLLM通过服务器辅助的侧边调优，显著降低了移动设备上LLM微调的内存和计算负担。实验结果表明，即使在CPU-only的移动设备上，MobiLLM也能成功微调LLM，并显著减少收敛时间和内存使用。具体的性能数据和提升幅度未知，但论文强调了其在资源受限设备上的有效性。

🎯 应用场景

MobiLLM具有广泛的应用前景，例如个性化推荐、本地化语言翻译、智能助手等。它使得在移动设备上进行LLM微调成为可能，从而可以根据用户的特定需求和数据，定制更加个性化和高效的AI服务。这对于保护用户隐私、提高用户体验以及推动移动AI的发展具有重要意义。

📄 摘要（原文）

Large Language Model (LLM) at mobile devices and its potential applications never fail to fascinate. However, on-device LLM fine-tuning poses great challenges due to extremely high memory requirements and slow training speeds. Even with parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods that update only a small subset of parameters, resource-constrained mobile devices cannot afford them. In this paper, we propose MobiLLM to enable memory-efficient transformer LLM fine-tuning on a mobile device via server-assisted side-tuning. Particularly, MobiLLM allows the resource-constrained mobile device to retain merely a frozen backbone model, while offloading the memory and computation-intensive backpropagation of a trainable side-network to a high-performance server. Unlike existing fine-tuning methods that keep trainable parameters inside the frozen backbone, MobiLLM separates a set of parallel adapters from the backbone to create a backpropagation bypass, involving only one-way activation transfers from the mobile device to the server with low-width quantization during forward propagation. In this way, the data never leaves the mobile device while the device can remove backpropagation through the local backbone model and its forward propagation can be paralyzed with the server-side execution. Thus, MobiLLM preserves data privacy while significantly reducing the memory and computational burdens for LLM fine-tuning. Through extensive experiments, we demonstrate that MobiLLM can enable a resource-constrained mobile device, even a CPU-only one, to fine-tune LLMs and significantly reduce convergence time and memory usage.