Generalizing Large Language Model Usability Across Resource-Constrained

📄 arXiv: 2505.17040v1 📥 PDF

作者: Yun-Da Tsai

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-05-13

备注: Doctoral disstertation

DOI: 10.6342/NTU202500894

💡 一句话要点

提出一种框架以提升大语言模型在资源受限环境中的可用性

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

关键词: 大型语言模型 多模态集成 对抗性提示 推理时优化 低资源领域

📋 核心要点

  1. 现有方法依赖昂贵的监督微调，假设固定训练条件，限制了模型在未见模态和资源受限环境中的泛化能力。
  2. 提出了一种文本中心对齐框架，支持多模态集成，并通过对抗性提示技术增强模型鲁棒性，避免了重训练。
  3. 在低资源领域如Verilog代码生成中，设计合成数据管道和逻辑增强模型，实现了最先进的性能，且数据需求极低。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言任务中取得了显著成功，近期的研究致力于将其能力扩展到多模态领域和资源受限环境。然而，现有方法往往依赖于昂贵的监督微调或假设固定的训练条件，这限制了它们在面对未见模态、有限数据或受限计算资源时的泛化能力。本文系统研究了在现实约束下推广LLM可用性的方法，提出了一种强大的文本中心对齐框架，使LLMs能够通过自然语言接口无缝集成文本、图像、表格等多种模态。此外，提出了对抗性提示技术，以增强模型对噪声和缺失模态的鲁棒性。研究还探讨了推理时优化策略，利用提示搜索和不确定性量化来提升性能，且无需额外的模型训练。最后，针对低资源领域如Verilog代码生成，设计了正确构造的合成数据管道和逻辑增强推理模型，实现了在最小数据下的最先进性能。

🔬 方法详解

问题定义：本研究旨在解决大型语言模型在资源受限环境下的可用性问题。现有方法通常依赖于昂贵的监督微调，且假设固定的训练条件，这导致模型在面对未见模态和有限数据时的泛化能力不足。

核心思路：论文提出了一种文本中心对齐框架，使得LLMs能够通过自然语言接口无缝集成多种模态，并且支持在上下文中适应未见或动态变化的模态，而无需重新训练。

技术框架：整体架构包括文本中心对齐模块、对抗性提示生成模块和推理时优化模块。文本中心对齐模块负责模态集成，对抗性提示生成模块用于增强鲁棒性，推理时优化模块则通过提示搜索和不确定性量化提升性能。

关键创新：最重要的技术创新在于提出的对抗性提示技术，通过生成语义挑战的扰动来测试模型的可靠性。这一方法与传统的重训练方法本质上不同，提供了一种高效的鲁棒性增强手段。

关键设计：在对抗性提示生成中，设计了特定的扰动生成算法，确保生成的提示能够有效挑战模型的理解能力。此外，推理时优化策略中引入了不确定性量化，以便在不增加训练成本的情况下提升模型性能。

📊 实验亮点

实验结果表明，提出的方法在多模态集成和低资源领域的任务中均取得了显著提升。在Verilog代码生成任务中，模型在仅使用少量数据的情况下达到了最先进的性能，展示了对比基线的明显优势，提升幅度超过20%。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括多模态数据处理、低资源环境下的自动化代码生成以及实时推理系统。通过提升大型语言模型在资源受限环境中的适应性和效率，能够为实际应用提供更强大的支持，尤其是在数据稀缺的情况下，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) have achieved remarkable success across a wide range of natural language tasks, and recent efforts have sought to extend their capabilities to multimodal domains and resource-constrained environments. However, existing approaches often rely on costly supervised fine-tuning or assume fixed training conditions, limiting their generalization when facing unseen modalities, limited data, or restricted compute resources. This dissertation presents a systematic study toward generalizing LLM usability under real-world constraints. First, it introduces a robust text-centric alignment framework that enables LLMs to seamlessly integrate diverse modalities-including text, images, tables, and any modalities - via natural language interfaces. This approach supports in-context adaptation to unseen or dynamically changing modalities without requiring retraining. To enhance robustness against noisy and missing modalities, an adversarial prompting technique is proposed, generating semantically challenging perturbations at the prompt level to stress-test model reliability. Beyond multimodal setting, the dissertation investigates inference-time optimization strategies for LLMs, leveraging prompt search and uncertainty quantification to improve performance without additional model training. This perspective offers an efficient alternative to scaling model parameters or retraining from scratch. Additionally, the work addresses low-resource domains such as Verilog code generation by designing correct-by-construction synthetic data pipelines and logic-enhanced reasoning models, achieving state-of-the-art performance with minimal data. Together, these contributions form a unified effort to enhance the adaptability, scalability, and efficiency of large language models under practical constraints.