教大模型自己跳過“無用”層，推理速度×3性能不變，谷歌MIT這個新方法火了
歸納翻譯QA三大任務都能hold住
蕭簫 發自 凹非寺
量子位 | 公眾號 QbitAI
大語言模型用著爽，但推理速度實在太慢了？
而且，增加模型體積，推理效果也并不一定就比之前更好。
為了解決這一問題，谷歌MIT的研究人員提出了一個新框架CALM，讓它自己來決定計算量。
如果CALM意識到某些層“可有可無”，那么它在計算時就會跳過這些層。
論文被po到網上后，立刻火了一波：
有網友表示，我們就是需要這樣更智能和自適應的模型，顯然CALM的解碼器已經做到了：
直接用中間層輸出結果
CALM全稱Confident Adaptive Language Modeling，即置信自適應大語言模型。
這一模型基于Transformer架構，為了加速它的計算，研究人員提出了一個名叫“提前退出”（early exiting）的方法，讓模型根據不同的輸入，動態決定要用多少層網絡來計算。
也就是說，在計算的過程中，模型不需要經過每一層計算再輸出結果，而是能直接用中間層的特征輸出token，從而降低模型計算量。
所以，模型如何決定“退出”的時機呢？
這就需要訓練模型學會自己判斷了。
其中，Yfull是標準模型輸出的結果，Yearly是模型“提前退出”時輸出的結果。為了讓Yearly的效果更好，就需要盡可能讓它與Yfull保持一致。
當然，不同的任務對于文本輸出一致性也有不同的要求，例如對生成結果要求沒那么嚴格（可以生成更多樣的語句）的任務，對于Yfull和Yearly的一致性要求就沒那么高。
因此作者們也在論文中給出了兩個不同的公式，可根據實際情況選用：
在實際操作上，論文通過設置一個局部的token置信度，來檢查其對整個生成序列的影響。
模型在解碼過程中，會計算每一層的置信度c，并將它與達到“提前退出”的閾值λ相比，如果c大于λ，則模型“提前退出”。
所以，這樣的模型實際測試效果究竟如何？
歸納翻譯QA任務表現都不錯
論文在CNN/DM、WMT和SQuAD三個數據集上進行了測試。
其中，CNN/DM是一個新聞文章數據集，需要輸出一個幾句話概括文章的結果；WMT15 EN-FR是一個機器翻譯數據集，主要是法譯英句子的結果；Open-book SQUAD 1.1則是一個根據維基百科提問的QA數據集。
據一作Tal Schuster介紹，在保持相同性能的情況下，CALM使用的解碼器層數平均比之前降低了3倍。
對于這篇論文，有網友表示贊同：模型確實不需要總是“長時間深入思考”，有時候幾層就能推理出正確答案了。
據作者表示，這一加速解碼的思路，適用于任何Seq2seq模型。
作者介紹
這篇論文的作者一共有8個人，分別來自谷歌和MIT CSAIL，其中主要負責人有兩位，Tal Schuster和Adam Fisch。
Tal Schuster博士畢業于MIT，目前是谷歌的高級研究員，研究方向是機器學習模型的魯棒性、可靠性和效率提升。
Adam Fisch，MIT在讀博士生，本科畢業于普林斯頓大學，研究方向是機器學習量化不確定性、少樣本學習等。
對大語言模型推理加速感興趣的小伙伴，可以戳論文地址詳細了解。
論文地址：
https://arxiv.org/abs/2207.07061
參考鏈接：
https://twitter.com/TalSchuster/status/1547966142412513282
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