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

提出通用LLM可用性框架，提升资源受限场景下的多模态和低资源任务性能

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

关键词: 大型语言模型 多模态学习 资源受限 文本对齐 对抗提示 推理时优化 低资源学习 代码生成

📋 核心要点

  1. 现有LLM方法在资源受限场景泛化性不足，依赖昂贵的微调或固定训练，无法有效应对未见模态和数据稀缺。
  2. 论文提出文本中心对齐框架，通过自然语言接口集成多模态信息，并采用对抗提示增强模型鲁棒性。
  3. 研究推理时优化策略，利用提示搜索和不确定性量化提升性能，并在低资源Verilog代码生成任务上取得SOTA。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）在各种自然语言任务中取得了显著成功，并且最近的研究致力于将它们的能力扩展到多模态领域和资源受限的环境中。然而，现有方法通常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过的模态、有限的数据或受限的计算资源时的泛化能力。本论文系统地研究了在实际约束下推广LLM可用性的问题。首先，它引入了一个强大的以文本为中心的对齐框架，使LLM能够通过自然语言接口无缝集成各种模态——包括文本、图像、表格和任何模态。这种方法支持对未见过的或动态变化的模态进行上下文适应，而无需重新训练。为了增强模型对噪声和缺失模态的鲁棒性，提出了一种对抗性提示技术，在提示级别生成语义上具有挑战性的扰动，以测试模型的可靠性。除了多模态设置之外，本论文还研究了LLM的推理时优化策略，利用提示搜索和不确定性量化来提高性能，而无需额外的模型训练。这种视角为扩展模型参数或从头开始重新训练提供了一种有效的替代方案。此外，该工作通过设计正确的合成数据管道和逻辑增强的推理模型来解决Verilog代码生成等低资源领域的问题，以最少的数据实现了最先进的性能。总而言之，这些贡献共同构成了一项统一的努力，旨在提高大型语言模型在实际约束下的适应性、可扩展性和效率。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型在资源受限场景下的应用面临泛化性挑战。具体来说，现有方法通常需要针对特定模态或任务进行昂贵的监督微调，并且难以适应未见过的模态或数据分布。此外，模型在面对噪声或缺失模态时，鲁棒性较差。这些问题限制了LLM在实际应用中的可用性。

核心思路：论文的核心思路是通过解耦模态信息和模型参数，实现LLM在资源受限场景下的泛化。具体来说，论文提出了一种以文本为中心的对齐框架，将各种模态的信息编码为自然语言描述，然后利用LLM的文本理解能力进行推理。这种方法避免了针对每种模态进行单独训练，从而提高了模型的适应性和效率。

技术框架：整体框架包含三个主要组成部分：1) 多模态编码器：将各种模态的信息编码为自然语言描述。2) LLM推理引擎：利用LLM的文本理解能力进行推理，生成最终结果。3) 推理时优化模块：通过提示搜索和不确定性量化等技术，进一步提高模型的性能。

关键创新：论文的关键创新在于提出了以文本为中心的对齐框架，该框架能够将各种模态的信息统一表示为自然语言描述，从而避免了针对每种模态进行单独训练。此外，论文还提出了对抗提示技术，用于增强模型对噪声和缺失模态的鲁棒性。推理时优化策略也为LLM在资源受限场景下的应用提供了新的思路。

关键设计：多模态编码器可以使用预训练的视觉或表格编码器，将图像或表格数据转换为文本描述。对抗提示技术通过在原始提示中添加语义上具有挑战性的扰动，来测试模型的鲁棒性。推理时优化模块使用提示搜索算法，寻找能够最大化模型性能的提示。不确定性量化技术用于评估模型预测的置信度，并根据置信度调整模型的输出。

📊 实验亮点

论文在Verilog代码生成任务上取得了最先进的性能，证明了该方法的有效性。通过使用合成数据和逻辑增强的推理模型，该方法在低资源条件下显著优于现有方法。对抗提示技术也有效提高了模型在噪声环境下的鲁棒性。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种资源受限的场景，例如移动设备上的多模态应用、低资源语言的机器翻译、以及需要处理噪声或缺失数据的工业应用。通过提高LLM在这些场景下的可用性，可以促进人工智能技术的普及和应用。

📄 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.