Skip a Layer or Loop it? Test-Time Depth Adaptation of Pretrained LLMs
作者: Ziyue Li, Yang Li, Tianyi Zhou
分类: cs.LG
发布日期: 2025-07-10
备注: 9 pages, 7 figures
💡 一句话要点
提出CoLa：一种无需微调的LLM测试时深度自适应方法，提升推理效率与准确性
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 大语言模型 测试时自适应 深度自适应 蒙特卡洛树搜索 推理效率 层剪枝 动态神经网络
📋 核心要点
- 现有LLM推理采用固定深度架构，忽略了不同任务对模型复杂度的需求差异，导致效率低下或性能瓶颈。
- 提出层链（CoLa）方法，允许在测试时动态调整LLM的层结构，通过跳过、重复和重组层来适应不同输入。
- 实验表明，CoLa能在保持或提升准确率的同时，显著缩短推理路径，或纠正原始LLM的错误预测，提升模型性能。
📝 摘要（中文）
本文研究了预训练神经网络在无需微调的情况下，如何自适应其架构以适应不同的输入。针对大型语言模型（LLM），我们发现其层可以被视为独立的模块，从而构建更优甚至更浅的模型，并针对每个测试样本进行定制。具体而言，预训练模型的每一层都可以被跳过/剪枝或多次重复（如循环神经网络RNN），并以任意顺序堆叠，从而为每个样本生成一个层链（CoLa）。这种组合空间极大地扩展了现有关于循环/递归预训练模块、层剪枝或早退网络的研究范围。我们开发了一种蒙特卡洛树搜索（MCTS）协议，用于探索和识别数学和常识推理基准测试中每个样本的最佳CoLa。与固定深度的静态模型相比，CoLa允许捷径（快速思考）、相同层的重复（慢速思考）以及两者的结合，从而为不同的输入提供更灵活、动态的架构。我们对MCTS优化的CoLa进行了广泛的分析，得出了两个关键发现：（1）对于>75%被原始LLM正确预测的样本，我们可以找到更短的CoLa，表明存在很大的推理效率提升空间；（2）对于>60%原始预测错误的样本，我们可以识别出实现正确预测的CoLa，表明存在很大的性能提升空间。我们的结果突出了对不同样本使用预训练LLM的固定架构进行推理的缺点，并为释放测试时深度自适应的泛化能力铺平了道路。
🔬 方法详解
问题定义：论文旨在解决预训练大型语言模型（LLM）在推理过程中使用固定深度架构的低效问题。现有方法，如固定层数的LLM，无法根据不同输入的复杂程度动态调整模型结构，导致对简单任务的过度计算和对复杂任务的性能不足。这种静态架构限制了LLM的推理效率和泛化能力。
核心思路：论文的核心思路是允许LLM在测试时动态调整其层结构，以适应不同的输入。通过将LLM的每一层视为一个独立的模块，并允许跳过、重复或以不同顺序组合这些层，从而构建一个针对特定输入的定制化模型。这种动态调整使得模型能够根据任务的复杂性选择合适的推理路径，从而提高效率和准确性。
技术框架：整体框架包括以下几个主要阶段：1) 层链构建：将预训练LLM的每一层视为一个可独立操作的模块。2) 搜索空间定义：定义一个包含所有可能的层组合方式的搜索空间，包括跳过某些层、重复某些层以及改变层的顺序。3) 搜索算法：使用蒙特卡洛树搜索（MCTS）算法在搜索空间中寻找最优的层链（CoLa），目标是最大化推理准确率并最小化推理成本（例如，使用的层数）。4) 推理执行：使用MCTS找到的最优CoLa对输入进行推理，得到最终的预测结果。
关键创新：最重要的技术创新点在于提出了层链（CoLa）的概念，并将其应用于LLM的测试时深度自适应。与现有方法（如层剪枝或早退网络）相比，CoLa提供了更大的灵活性和动态性，允许模型根据输入动态调整其深度和结构。CoLa不仅可以跳过不必要的层以加速推理，还可以重复某些层以进行更深入的分析，从而更好地适应不同复杂度的任务。
关键设计：关键设计包括：1) MCTS搜索算法：使用MCTS算法来探索庞大的层组合空间，找到最优的CoLa。MCTS算法需要定义奖励函数，奖励函数通常结合了推理准确率和推理成本（例如，使用的层数）。2) 层操作：定义了三种基本的层操作：跳过（skip）、重复（repeat）和重组（reorder）。这些操作允许模型动态调整其深度和结构。3) 搜索空间约束：为了限制搜索空间的大小，可以设置一些约束条件，例如最大层数或最大重复次数。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，对于超过75%被原始LLM正确预测的样本，CoLa可以找到更短的层链，从而提高推理效率。更重要的是，对于超过60%原始预测错误的样本，CoLa能够找到实现正确预测的层链，显著提升了模型性能。这些结果验证了CoLa在提升LLM推理效率和准确性方面的潜力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于各种需要高效和自适应推理的场景，例如移动设备上的自然语言处理、资源受限环境下的智能助手、以及需要快速响应的实时对话系统。通过动态调整模型深度，可以显著降低计算成本和延迟，同时提升模型在不同任务上的泛化能力，为更广泛的AI应用提供支持。
📄 摘要（原文）
Can a pretrained neural network adapt its architecture to different inputs without any finetuning? Do we need all layers for simple tasks, and are they adequate for challenging tasks? We found that the layers of a pretrained large language model (LLM) can be manipulated as separate modules to build a better and even shallower model customized for each test sample. In particular, each layer from the pretrained model can be skipped/pruned or repeated multiple times as recurrent neural networks (RNN), and stacked with others in arbitrary orders, yielding a chain-of-layers (CoLa) per sample. This compositional space greatly expands the scope of existing works on looped/recurrent pretrained modules, layer pruning, or early-exit networks. We develop a Monte Carlo Tree Search (MCTS) protocol to explore and identify the optimal CoLa for each sample from math and commonsense reasoning benchmarks. Compared to a static model of a fixed depth, CoLa allows shortcut paths (fast thinking), recurrence of the same layer(s) (slow thinking), and combining both, offering more flexible, dynamic architectures for different inputs. We conduct an extensive analysis of the MCTS-optimized CoLa, which leads to two key findings: (1) For >75% of samples with correct predictions by the original LLM, we can find shorter CoLa, suggesting a large space for improving inference efficiency; (2) For >60% of samples with originally incorrect predictions, we can identify CoLa achieving correct predictions, suggesting a large space of performance enhancement. Our results highlight the shortcomings of using a fixed architecture of pre-trained LLMs for inference on different samples and pave the way to unlock the generalization power of test-time depth adaptation.