Can Past Experience Accelerate LLM Reasoning?

📄 arXiv: 2505.20643v1 📥 PDF

作者: Bo Pan, Liang Zhao

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-27

💡 一句话要点

提出SpeedupLLM框架，加速LLM在重复任务上的推理速度并降低计算成本

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

关键词: 大型语言模型 推理加速 记忆机制 自适应计算 计算成本

📋 核心要点

  1. 现有LLM推理依赖增加计算资源，导致推理时间变长，与人类通过经验加速推理不同。
  2. 提出SpeedupLLM框架，通过自适应计算分配和记忆机制，使LLM能够利用过往经验加速推理。
  3. 实验表明，SpeedupLLM能有效降低LLM的计算成本，最高可达56%，同时保持推理性能。

📝 摘要（中文）

本文旨在研究大型语言模型（LLM）是否可以通过重复接触相关任务来加快推理速度，以及如何实现这一目标。与分配更多计算资源来提高LLM推理效果但增加推理时间不同，人类可以通过经验积累更快更好地完成任务。为了解决这些问题，我们首先在任务相关性和计算预算计算的维度上系统地形式化了LLM推理加速的问题设置。然后，我们提出了SpeedupLLM，这是一个具有理论保证的框架，用于基于自适应计算分配和记忆机制来实现和评估这种推理加速行为。我们进一步进行了全面的实验，以评估不同问题相似度、记忆方法和推理方法下的这种行为。结果表明，配备适当的记忆和推理方法后，LLM通常可以通过过去的经验更快地进行推理，计算成本最多可降低56%。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLM）在推理过程中，通常需要分配大量的计算资源才能获得较好的性能，但这会导致推理速度变慢，成本增加。特别是在处理重复或相似的任务时，每次都需要从头开始推理，无法有效利用之前的经验。因此，如何让LLM能够像人类一样，通过经验积累来加速推理过程，降低计算成本，是本文要解决的核心问题。

核心思路：本文的核心思路是让LLM能够记住并利用过去解决类似问题的经验。通过建立一个记忆机制，将过去成功的推理过程存储起来，并在遇到新的问题时，首先检索相关的经验，然后利用这些经验来指导当前的推理过程。同时，采用自适应的计算分配策略，根据问题的难度和已有的经验，动态地调整计算资源的分配，从而在保证性能的前提下，尽可能地降低计算成本。

技术框架：SpeedupLLM框架主要包含三个模块：问题编码模块、记忆模块和推理模块。问题编码模块负责将输入的问题转化为向量表示，以便于后续的相似度计算。记忆模块负责存储和检索过去的推理经验，可以采用不同的记忆方法，例如基于向量数据库的相似度搜索。推理模块负责根据检索到的经验和当前的问题，进行推理并生成答案。框架整体流程是：首先对输入问题进行编码，然后在记忆模块中检索相似的经验，最后利用检索到的经验和自适应计算分配策略，在推理模块中生成答案。

关键创新：SpeedupLLM的关键创新在于它将记忆机制和自适应计算分配策略结合起来，使得LLM能够有效地利用过去的经验来加速推理过程。与传统的LLM推理方法相比，SpeedupLLM能够在保证性能的前提下，显著降低计算成本。此外，SpeedupLLM还提供了一个理论保证的框架，可以对推理加速行为进行评估和分析。

关键设计：在记忆模块中，可以采用不同的记忆方法，例如基于向量数据库的相似度搜索，或者基于Transformer的记忆网络。在自适应计算分配策略中，可以根据问题的难度和已有的经验，动态地调整计算资源的分配，例如调整Transformer的层数或注意力头的数量。损失函数的设计需要考虑推理的准确性和计算成本，可以采用加权损失函数，将准确率和计算成本都纳入考虑范围。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，SpeedupLLM能够显著降低LLM的计算成本，最高可降低56%。在不同的问题相似度、记忆方法和推理方法下，SpeedupLLM都表现出了良好的性能。例如，在使用基于向量数据库的记忆方法和自适应计算分配策略时，SpeedupLLM能够在保证推理准确率的前提下，将计算成本降低50%以上。这些结果表明，SpeedupLLM是一种有效的LLM推理加速方法。

🎯 应用场景

SpeedupLLM具有广泛的应用前景，例如在智能客服、自动问答、机器翻译等领域，可以显著降低LLM的推理成本，提高响应速度。特别是在需要处理大量重复或相似任务的场景下，SpeedupLLM的优势更加明显。未来，SpeedupLLM还可以应用于更复杂的推理任务，例如知识图谱推理、逻辑推理等，从而推动LLM在更多领域的应用。

📄 摘要（原文）

Allocating more compute to large language models (LLMs) reasoning has generally been demonstrated to improve their effectiveness, but also results in increased inference time. In contrast, humans can perform tasks faster and better with increased experience and exposure. Hence, this paper aims to investigate the question: Can LLMs also become faster at reasoning through recurrent exposure on relevant tasks, and if so, how can it be achieved? To address these questions, we first formalize the problem setting of LLM reasoning speedup systematically in the dimensions of task relevancy and compute budget calculation. We then propose SpeedupLLM, a theoretically guaranteed framework to implement and benchmark such reasoning speedup behaviour based on adaptive compute allocation and memory mechanisms. We further conduct comprehensive experiments to benchmark such behaviour across different question similarity levels, memory methods, and reasoning methods. Results show that LLMs can generally reason faster with past experience, achieving up to a 56% reduction in compute cost when equipped with appropriate memory and reasoning methods.