Long Exposure: Accelerating Parameter-Efficient Fine-Tuning for LLMs under Shadowy Sparsity

📄 arXiv: 2510.15964v1 📥 PDF

作者: Tuowei Wang, Kun Li, Zixu Hao, Donglin Bai, Ju Ren, Yaoxue Zhang, Ting Cao, Mao Yang

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2025-10-12

期刊: Proceedings of the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis, SC 2024, IEEE Press, Article 75, pp. 1-18, 2024

DOI: 10.1109/SC41406.2024.00081

💡 一句话要点

提出Long Exposure加速LLM的参数高效微调，利用阴影稀疏性实现显著加速。

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

关键词: 参数高效微调 大语言模型 阴影稀疏性 模型加速 稀疏计算

📋 核心要点

  1. 现有参数高效微调技术在时间和运营成本上效率低下，难以满足大语言模型快速适应下游任务的需求。
  2. Long Exposure通过暴露阴影稀疏性，并设计序列预测器和动态感知算子，实现对参数高效微调过程的加速。
  3. 实验结果表明，Long Exposure在端到端微调中实现了高达2.49倍的加速，显著优于现有技术。

📝 摘要（中文）

本文针对预训练大语言模型（LLM）通过微调适应各种下游任务的需求，以及参数高效微调（PEFT）技术在时间和运营成本方面的低效问题，提出了一种名为“阴影稀疏性”的新型稀疏性。针对此问题，本文提出了一种名为Long Exposure的高效系统，用于加速LLM的PEFT。Long Exposure包含三个关键组件：阴影稀疏性暴露器，采用延长的感知范围来捕获阴影稀疏性下的更多稀疏性细节；面向序列的预测器，提供高效而准确的预测，以处理大型序列输入和不断变化的参数；动态感知算子，促进更结构化的计算模式和合并的内存访问，从而解决动态稀疏操作。大量评估表明，Long Exposure优于现有技术，在端到端微调中实现了高达2.49倍的加速，为加速LLM的PEFT提供了有希望的进展。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决参数高效微调（PEFT）技术应用于大型语言模型（LLM）时效率低下的问题。现有的PEFT方法虽然减少了需要训练的参数量，但在实际微调过程中仍然面临着巨大的时间和计算资源开销。论文指出，在微调过程中存在一种未被充分利用的稀疏性，即“阴影稀疏性”，现有方法未能有效利用这种稀疏性进行加速。

核心思路：论文的核心思路是充分挖掘和利用微调过程中存在的“阴影稀疏性”，通过预测和优化稀疏计算，减少不必要的计算和内存访问，从而加速PEFT过程。Long Exposure系统通过三个关键组件协同工作，实现对阴影稀疏性的有效利用和加速。

技术框架：Long Exposure系统主要包含三个模块： 1. 阴影稀疏性暴露器 (Shadowy-sparsity Exposer)：用于更全面地捕捉阴影稀疏性的细节。 2. 面向序列的预测器 (Sequence-oriented Predictor)：用于对大型序列输入和不断变化的参数进行高效且准确的预测，从而指导稀疏计算。 3. 动态感知算子 (Dynamic-aware Operator)：用于促进更结构化的计算模式和合并的内存访问，优化动态稀疏操作。

关键创新：论文的关键创新在于提出了“阴影稀疏性”这一概念，并设计了相应的系统Long Exposure来利用这种稀疏性。与传统的稀疏性利用方法不同，Long Exposure更加关注微调过程中参数动态变化带来的稀疏性模式，并针对这种动态性进行了优化。

关键设计： 1. 阴影稀疏性暴露器：通过延长感知范围来捕获更多稀疏性细节，具体实现方式未知。 2. 面向序列的预测器：采用序列预测模型，对参数变化进行预测，从而指导稀疏计算，具体模型结构和训练方式未知。 3. 动态感知算子：通过调整计算模式和内存访问方式，优化动态稀疏操作，具体实现方式未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Long Exposure在端到端微调中实现了高达2.49倍的加速，显著优于现有技术。这一加速效果是在多个数据集和模型上进行验证的，表明Long Exposure具有较强的泛化能力。具体的实验设置和数据集信息未知。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于各种需要对大型语言模型进行微调的场景，例如自然语言处理、机器翻译、文本生成等。通过加速微调过程，可以降低模型部署和维护的成本，提高开发效率，并促进LLM在更多实际应用中的落地。未来，该技术有望进一步扩展到其他类型的深度学习模型和任务中。

📄 摘要（原文）

The adaptation of pre-trained large language models (LLMs) to diverse downstream tasks via fine-tuning is critical for numerous applications. However, the inefficiency of parameter-efficient fine-tuning (PEFT) techniques presents significant challenges in terms of time investments and operational costs. In this paper, we first introduce a nuanced form of sparsity, termed Shadowy Sparsity, which is distinctive in fine-tuning and has not been adequately addressed for acceleration. Under Shadowy Sparsity, we propose Long Exposure, an efficient system to accelerate PEFT for LLMs. Long Exposure comprises three key components: Shadowy-sparsity Exposer employs a prolonged sensing range to capture more sparsity details under shadowy sparsity; Sequence-oriented Predictor provides efficient yet accurate predictions to handle large sequence inputs and constantly-evolving parameters; and Dynamic-aware Operator facilitates more structured computational patterns and coalesced memory accesses, addressing dynamic sparse operations. Extensive evaluations show that Long Exposure outperforms state-of-the-arts with up to a $2.49\times$ speedup in end-to-end fine-tuning, offering promising advancements in accelerating PEFT for LLMs.