GPT Carry-On: Training Foundation Model for Customization Could Be Simple, Scalable and Affordable
作者: Jianqiao Wangni
分类: cs.LG, cs.AI, cs.DC, stat.ML
发布日期: 2025-04-10
💡 一句话要点
GPT Carry-On：提出一种简单、可扩展且经济高效的LLM定制化训练框架
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大型语言模型 定制化训练 轻量级模型 持续预训练 迁移学习
📋 核心要点
- 现有LLM定制化方法（如全参数微调）计算和内存需求高，难以在资源受限的推理节点上进行。
- 提出GPT Carry-On框架，通过训练轻量级Carry-On模块并与预训练LLM结合，实现高效定制化。
- 实验表明，该方法在数学问题解决等任务上，能以极小的计算和模型尺寸实现性能提升。
📝 摘要（中文）
现代大型语言模型（LLM）已广泛应用于日常生活中。本文探讨了为每个用户或任务定制LLM的可能性。考虑到系统和工业经济，传统的持续训练或微调需要大量的计算和GPU内存资源，而部署中的推理节点通常配置较低端的GPU以实现最快的推理速度。因此，本文提出了一种框架，充分利用现有的LLM和在线服务系统。该框架在预训练LLM的最后一层嵌入上训练一个额外的Transformer模块分支（Carry-On模块），然后将Carry-On模块与基础模型合并，从而构成定制化的LLM。该方法可以混合多个层，或混合专门用于不同领域的LLM（如聊天、编码、数学），以形成最适合新任务的LLM组合。由于基础模型不需要更新参数，因此可以将大部分训练计算外包到推理节点，仅在训练节点上训练轻量级的Carry-On模块，在30B LLM上训练一个100M的Carry-On层仅消耗不到1GB的GPU内存。在Qwen和DeepSeek开源模型上进行了持续预训练测试，获得了更快的损失收敛速度。使用极小的计算和模型尺寸，以及1000个思维链数据样本，仅用1MB参数的两层Carry-On模块，改进了数学问题的解决能力，结果令人鼓舞。
🔬 方法详解
问题定义：现有LLM的定制化训练，例如全参数微调，需要大量的计算资源和GPU内存，这使得在资源受限的推理节点上进行个性化定制变得困难。此外，针对不同领域（如聊天、编码、数学）的LLM进行组合也存在挑战。
核心思路：本文的核心思路是冻结预训练LLM的参数，仅训练一个轻量级的Carry-On模块，该模块附加在LLM的最后一层嵌入之上。通过这种方式，可以避免对整个LLM进行微调，从而大大降低了计算和内存需求。Carry-On模块可以针对特定任务或用户进行定制，并且可以灵活地与其他LLM进行组合。
技术框架：GPT Carry-On框架主要包含两个部分：预训练的LLM（Base Model）和Carry-On模块。Base Model保持不变，Carry-On模块是一个额外的Transformer模块分支，它接收Base Model最后一层的嵌入作为输入，并输出定制化的表示。训练完成后，将Carry-On模块与Base Model合并，形成定制化的LLM。训练过程可以在推理节点上进行，从而充分利用现有资源。
关键创新：最重要的技术创新点在于Carry-On模块的设计和训练方式。通过只训练一个轻量级的模块，避免了对整个LLM进行微调，从而大大降低了计算和内存需求。此外，Carry-On模块可以灵活地与其他LLM进行组合，从而实现更强大的定制化能力。与现有方法的本质区别在于，现有方法通常需要对整个LLM进行微调，而本文提出的方法只需要训练一个轻量级的模块。
关键设计：Carry-On模块的网络结构可以根据具体任务进行调整，例如可以使用多层Transformer模块。损失函数可以使用交叉熵损失或其他的任务相关的损失函数。关键的参数设置包括Carry-On模块的层数、隐藏层大小、学习率等。在实验中，作者使用了两层Transformer模块，并使用了Adam优化器进行训练。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，GPT Carry-On框架在Qwen和DeepSeek开源模型上进行了持续预训练测试，获得了更快的损失收敛速度。在数学问题解决任务中，仅使用1MB参数的两层Carry-On模块，以及1000个思维链数据样本，就能够显著提高模型的性能。这表明该方法在计算资源受限的情况下，也能够实现有效的LLM定制化。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要LLM定制化的场景，例如个性化推荐、智能客服、教育辅导等。通过GPT Carry-On框架，可以为每个用户或任务定制专属的LLM，从而提高用户体验和工作效率。此外，该框架还可以用于构建多领域混合LLM，从而实现更强大的通用人工智能。
📄 摘要（原文）
Modern large language foundation models (LLM) have now entered the daily lives of millions of users. We ask a natural question whether it is possible to customize LLM for every user or every task. From system and industrial economy consideration, general continue-training or fine-tuning still require substantial computation and memory of training GPU nodes, whereas most inference nodes under deployment, possibly with lower-end GPUs, are configured to make forward pass fastest possible. We propose a framework to take full advantages of existing LLMs and systems of online service. We train an additional branch of transformer blocks on the final-layer embedding of pretrained LLMs, which is the base, then a carry-on module merge the base models to compose a customized LLM. We can mix multiple layers, or multiple LLMs specialized in different domains such as chat, coding, math, to form a new mixture of LLM that best fit a new task. As the base model don't need to update parameters, we are able to outsource most computation of the training job on inference nodes, and only train a lightweight carry-on on training nodes, where we consume less than 1GB GPU memory to train a 100M carry-on layer on 30B LLM. We tested Qwen and DeepSeek opensourced models for continue-pretraining and got faster loss convergence. We use it to improve solving math questions with extremely small computation and model size, with 1000 data samples of chain-of-thoughts, and as small as 1 MB parameters of two layer layer carry-on, and the results are promising.