Towards Harnessing the Collaborative Power of Large and Small Models for Domain Tasks

📄 arXiv: 2504.17421v1 📥 PDF

作者: Yang Liu, Bingjie Yan, Tianyuan Zou, Jianqing Zhang, Zixuan Gu, Jianbing Ding, Xidong Wang, Jingyi Li, Xiaozhou Ye, Ye Ouyang, Qiang Yang, Ya-Qin Zhang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-04-24

💡 一句话要点

探索大模型与小模型协同，加速领域任务自适应

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

关键词: 大型语言模型 小型模型 模型协同 领域自适应 知识蒸馏

📋 核心要点

  1. 大型语言模型计算成本高昂，难以快速适应特定领域，小型模型虽然高效，但能力有限。
  2. 论文提出大模型与小模型协同的思路，旨在结合两者的优势，加速LLM在私有领域的应用。
  3. 论文倡导行业驱动的研究，在真实私有数据集上进行多目标基准测试，以推动模型协同发展。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）展现了卓越的能力，但需要大量数据和计算资源。相比之下，小型模型（SMs）虽然能力较弱，但效率更高，并且可以针对特定领域进行定制。本文提出了一种协同方法，即大型模型和小型模型协同工作，可以加速LLMs在私有领域的适应，并释放AI的新潜力。我们探讨了模型协作的各种策略，并确定了潜在的挑战和机遇。在此基础上，我们提倡以行业驱动的研究，优先考虑在真实世界的私有数据集和应用上的多目标基准测试。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）虽然具有强大的通用能力，但在特定领域应用时，需要大量的领域数据进行微调，这带来了高昂的计算成本和时间成本。而小型模型（SMs）虽然可以针对特定领域进行定制，但其能力有限，难以达到LLMs的性能水平。因此，如何有效地利用LLMs的通用能力和SMs的领域适应性，是一个亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是探索大模型和小模型之间的协同机制，通过某种方式将LLMs的知识迁移到SMs，或者让LLMs和小模型共同完成任务，从而在保证性能的同时，降低计算成本和提高领域适应性。这种协同方式旨在结合LLMs的通用性和SMs的效率，实现优势互补。

技术框架：论文并未提出一个具体的模型框架，而是在探讨多种可能的协同策略。这些策略可能包括：1)知识蒸馏：利用LLMs生成伪标签，训练SMs；2)模型融合：将LLMs和SMs的输出进行加权融合；3)协同推理：LLMs负责生成初步结果，SMs负责进行精细化调整；4)分工合作：LLMs负责处理通用任务，SMs负责处理领域特定任务。具体的技术框架需要根据具体的应用场景和任务进行设计。

关键创新：论文的关键创新在于提出了“大模型+小模型”协同的思路，强调了模型协同在加速LLMs领域自适应中的重要性。这种思路打破了以往要么完全依赖LLMs，要么完全依赖SMs的局限，为领域自适应提供了一种新的解决方案。

关键设计：由于是position paper，论文没有给出具体的技术细节。未来的研究可以关注以下关键设计：1)如何设计有效的知识蒸馏方法，将LLMs的知识迁移到SMs；2)如何确定LLMs和SMs之间的最佳融合权重；3)如何设计协同推理的流程，保证推理效率和准确性；4)如何根据任务特点，合理分配LLMs和SMs的任务。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

由于是position paper，论文没有提供具体的实验结果。但论文强调了在真实世界的私有数据集和应用上进行多目标基准测试的重要性，这为未来的研究指明了方向。未来的研究可以通过对比不同协同策略在特定领域数据集上的性能，来验证该思路的有效性，并探索最佳的协同模式。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括：金融、医疗、法律等需要领域知识的场景。通过大模型与小模型的协同，可以降低LLMs在这些领域的部署成本，提高其应用效率。例如，在医疗领域，可以利用LLMs进行初步诊断，然后利用针对特定疾病训练的SMs进行精细化分析，从而提高诊断准确率和效率。未来，这种协同模式有望成为LLMs领域应用的重要趋势。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have demonstrated remarkable capabilities, but they require vast amounts of data and computational resources. In contrast, smaller models (SMs), while less powerful, can be more efficient and tailored to specific domains. In this position paper, we argue that taking a collaborative approach, where large and small models work synergistically, can accelerate the adaptation of LLMs to private domains and unlock new potential in AI. We explore various strategies for model collaboration and identify potential challenges and opportunities. Building upon this, we advocate for industry-driven research that prioritizes multi-objective benchmarks on real-world private datasets and applications.