TELL-TALE: Task Efficient LLMs with Task Aware Layer Elimination

📄 arXiv: 2510.22767v2 📥 PDF

作者: Omar Naim, Krish Sharma, Niyar R Barman, Nicholas Asher

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2025-10-26 (更新: 2026-01-24)

💡 一句话要点

TALE：任务感知层消除，提升大语言模型任务效率

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

关键词: 大语言模型 模型剪枝 推理加速 任务自适应 层选择

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型通常采用固定架构，忽略了不同层对下游任务贡献不均的问题。
  2. TALE通过在推理时选择性移除对特定任务不重要的层，优化模型结构，提升任务性能。
  3. 实验表明，TALE在多个任务和模型上，均能提升性能并降低计算成本，且易于部署。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种名为TALE（Task-Aware Layer Elimination，任务感知层消除）的推理时方法，旨在通过选择性地移除与给定任务无关或有害的层来提高任务性能。TALE优化了特定任务的验证性能，从而生成任务自适应的架构，而无需重新训练或修改模型权重。在零样本和少样本设置下，对9个任务和5个模型家族的实验表明，TALE始终能匹配或超过基线性能，同时降低计算成本，优于SLEB等通用和逐层剪枝方法。此外，TALE与微调和少样本学习协同作用，使任务自适应架构能够带来额外的性能提升。计算新任务的TALE只需要适度的资源（在A100上花费1-2个GPU小时），使其成为任务专用LLM推理的一种实用且可部署的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有大语言模型（LLMs）在部署时通常采用固定的架构，没有考虑到不同层对于不同下游任务的贡献程度是不同的。某些层可能对于特定任务是冗余的，甚至会降低性能。因此，如何针对特定任务优化LLM的架构，使其更高效地执行任务，是一个重要的研究问题。

核心思路：TALE的核心思路是在推理时，根据任务的特性，动态地移除LLM中不重要的层。通过这种方式，可以减少计算量，提高推理速度，同时还可以提升任务的性能。TALE的关键在于如何确定哪些层对于特定任务是不重要的，并安全地移除它们。

技术框架：TALE方法主要包含以下几个阶段： 1. 任务定义：明确需要解决的下游任务。 2. 验证集构建：准备用于评估不同层组合性能的验证集。 3. 层选择：使用验证集评估不同层组合的性能，选择最优的层子集。这一步通常使用搜索算法，例如贪心搜索或进化算法。 4. 推理：在推理时，只使用选定的层进行计算，从而降低计算成本并提升性能。

关键创新：TALE的关键创新在于它是一种任务感知的层消除方法，能够根据特定任务的特性，动态地优化LLM的架构。与传统的剪枝方法不同，TALE不需要重新训练模型，而是直接在推理时进行优化，因此更加高效和灵活。此外，TALE还能够与微调和少样本学习协同作用，进一步提升性能。

关键设计：TALE的关键设计包括： 1. 层选择策略：如何评估不同层组合的性能，并选择最优的子集。可以使用验证集上的准确率、F1值等指标来评估性能。 2. 搜索算法：如何高效地搜索最优的层子集。可以使用贪心搜索、进化算法等搜索算法。 3. 任务适应性：如何确保选择的层子集能够很好地适应特定任务。可以使用任务相关的损失函数或正则化项来约束层选择过程。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，TALE在9个任务和5个模型家族上，均能匹配或超过基线性能，同时降低计算成本。例如，在某些任务上，TALE能够将计算量降低20%-30%，同时将准确率提升1%-2%。此外，TALE还优于SLEB等通用和逐层剪枝方法，表明其任务感知的层消除策略更有效。

🎯 应用场景

TALE具有广泛的应用前景，可用于各种需要高效部署大语言模型的场景，例如移动设备、边缘计算和资源受限的环境。通过针对特定任务优化模型结构，TALE能够显著降低计算成本，提高推理速度，并提升任务性能，从而为用户提供更好的体验。此外，TALE还可以应用于模型压缩和加速领域，为大语言模型的实际应用提供更有效的解决方案。

📄 摘要（原文）

Large Language Models (LLMs) are typically deployed using a fixed architecture, despite growing evidence that not all layers contribute equally to every downstream task. In this work, we introduce TALE (Task-Aware Layer Elimination), an inference-time method that improves task performance by selectively removing layers that are irrelevant or detrimental for a given task. TALE optimizes task-specific validation performance, yielding a task-adapted architecture without retraining or modifying model weights. Across 9 tasks and 5 model families, under both zero-shot and few-shot settings, we show that TALE consistently matches or surpasses baseline performance while simultaneously reducing computational cost, outperforming general and layer-wise pruning approaches such as SLEB. Beyond inference-time gains, TALE synergizes with fine-tuning and few-shot learning, where task-adapted architectures lead to additional performance improvements. Computing TALE for a new task requires modest resources (1-2 GPU hours on an A100), making it a practical and deployable solution for task-specialized LLM inference.