GoldenTransformer: A Modular Fault Injection Framework for Transformer Robustness Research

📄 arXiv: 2509.10790v1 📥 PDF

作者: Luke Howard

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-09-13

备注: 4 Pages

💡 一句话要点

GoldenTransformer：用于Transformer鲁棒性研究的模块化故障注入框架

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

关键词: Transformer模型 故障注入 鲁棒性评估 硬件故障 大型语言模型

📋 核心要点

  1. 现有Transformer模型在硬件故障下的鲁棒性研究不足，难以评估其在实际应用中的可靠性。
  2. GoldenTransformer框架通过模块化故障注入，模拟权重损坏、激活注入等多种故障类型，评估模型鲁棒性。
  3. 该框架基于PyTorch和HuggingFace Transformers，支持实验复现、指标记录和可视化，方便研究和应用。

📝 摘要（中文）

Transformer模型已成为自然语言处理、计算机视觉和其它机器学习领域中大量先进模型的基础。尽管它们被广泛部署，但这些模型在故障条件下的鲁棒性仍未得到充分探索。我们提出了GoldenTransformer，这是一个模块化和可扩展的故障注入框架，旨在评估大型语言模型对诱导硬件故障的弹性。GoldenTransformer提供了一个统一的基于Python的平台，用于将各种类型的故障（如权重损坏、激活注入和注意力级别中断）注入到预训练的基于Transformer的模型中。受到DNN的GoldenEye模拟器的启发，我们的框架专注于处理大型Transformer架构的独特挑战，包括结构复杂性、潜在依赖性和非均匀层定义等考虑因素。GoldenTransformer构建于PyTorch和HuggingFace Transformers之上，它支持开箱即用的实验可重复性、指标记录和可视化。我们详细介绍了GoldenTransformer的技术设计和使用，并通过分类和生成任务的几个示例实验进行了演示。通过在Transformer中的多个逻辑和结构点实现受控的故障注入，GoldenTransformer为研究人员和从业人员提供了一个有价值的工具，用于模型鲁棒性分析和指导实际LLM应用中可靠的系统设计。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型Transformer模型在实际部署中，由于硬件故障导致的可靠性问题。现有方法缺乏系统性的故障注入和鲁棒性评估框架，难以有效分析和提升模型的容错能力。

核心思路：论文的核心思路是构建一个模块化、可扩展的故障注入框架，通过模拟不同类型的硬件故障，评估Transformer模型在各种故障条件下的性能表现。该框架允许研究人员在模型的不同层级（如权重、激活、注意力机制）注入故障，从而全面分析模型的鲁棒性。

技术框架：GoldenTransformer框架基于Python，构建于PyTorch和HuggingFace Transformers之上。它包含以下主要模块：1) 故障注入模块：用于定义和注入各种类型的故障，如权重损坏、激活注入、注意力干扰等。2) 模型加载模块：用于加载预训练的Transformer模型。3) 实验管理模块：用于管理实验配置、记录实验结果和可视化性能指标。4) 评估模块：用于评估模型在故障条件下的性能，并与无故障情况进行比较。

关键创新：该框架的关键创新在于其模块化和可扩展的设计，允许研究人员轻松添加新的故障类型和评估指标。此外，该框架还考虑了大型Transformer架构的特殊性，如结构复杂性、层间依赖性和非均匀层定义，从而更准确地模拟实际硬件故障的影响。

关键设计：GoldenTransformer的关键设计包括：1) 故障注入位置的选择：允许在模型的不同层级（如嵌入层、注意力层、前馈网络层）注入故障。2) 故障类型的定义：支持多种故障类型，如随机位翻转、权重置零、激活值扰动等。3) 评估指标的选择：使用准确率、F1值、困惑度等指标评估模型在故障条件下的性能。

📊 实验亮点

论文通过在分类和生成任务上进行实验，验证了GoldenTransformer框架的有效性。实验结果表明，该框架能够有效地模拟不同类型的硬件故障，并评估模型在各种故障条件下的性能表现。例如，在特定故障注入条件下，模型的准确率下降了X%，表明其对该类故障的敏感性。这些实验结果为模型鲁棒性分析和系统设计提供了重要参考。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于对可靠性要求高的Transformer模型部署场景，如自动驾驶、医疗诊断等。通过GoldenTransformer框架，可以评估和提升模型在恶劣环境下的鲁棒性，降低因硬件故障导致的系统风险。未来，该框架可扩展到其他类型的深度学习模型，为构建更可靠的人工智能系统提供有力支持。

📄 摘要（原文）

Transformers have become the foundation for a wide range of state--of--the--art models across natural language processing, computer vision, and other machine learning domains. Despite their widespread deployment, the robustness of these models under fault conditions remains underexplored. We present GoldenTransformer, a modular and extensible fault injection framework designed to evaluate the resiliency of Large Language Models to induced hardware faults. GoldenTransformer offers a unified Python-based platform for injecting diverse classes of faults--such as weight corruption, activation injections, and attention--level disruptions--into pretrained transformer--based models. Inspired by the GoldenEye simulator for DNNs, our framework focuses on the unique challenges of working with large transformer architectures, including considerations such as structural complexity, latent dependencies, and nonuniform layer definitions. GoldenTransformer is built atop PyTorch and HuggingFace Transformers, and it supports experiment reproducibility, metric logging, and visualization out of the box. We detail the technical design and use of GoldenTransformer and demonstrate through several example experiments on classification and generation tasks. By enabling controlled injection of faults at multiple logical and structural points in a transformer, GoldenTransformer offers researchers and practitioners a valuable tool for model robustness analysis and for guiding dependable system design in real-world LLM applications.