Meta发布LayerSkip —— 一种提升大型语言模型推理效率的创新技术

LayerSkip指的是什么？

LayerSkip技术旨在加速大型语言模型（LLMs）的推理过程。该技术通过利用训练期间实施的层dropout以及早期退出机制，在进行推理时使模型能够从较早层级开始精准地提前终止处理流程，从而无需逐层遍历所有网络结构。这不仅加快了模型推理解速度，还降低了计算资源的需求量。LayerSkip采用了基于前期层次决策生成令牌，并通过后续层次验证与修正的自适应解码策略来提升解码效率和减少内存消耗，并能从共享计算及激活状态中获得额外性能增益。这项技术在诸如文档总结、编程任务以及语义解析等多类应用场景下，实现了显著的速度改进且保持了高水平的准确性。

LayerSkip的核心作用

• 提升大规模语言模型的推断效率通过减少模型生成输出过程中需经过的层级数量，LayerSkip技术能够加快模型的推理效率。
• 初期离场分析于训练阶段采用分层 dropout 和提前终止损失方法，使得模型能够在推断过程中适时地从初始层级中精确结束处理流程，无需经过全部层级。
• 自行推断解析LayerSkip引入了一种自主预测解码技术，允许模型在初始阶段就形成初步猜测，并利用后续的层级来检验和完善这些猜测，从而提升了解码的速度与精度。

LayerSkip的核心技术机制

• 层次性 dropout于训练阶段中，LayerSkip为各个网络层级设定不同水平的丢弃概率，其中初期层次具有较小的概率值而末期层次则采用较高的概率值。这种分级的丢弃方法促使模型能够在前端层构建更广泛适用的特征集，并且降低对深层结构的高度依赖性。
• 提前撤离亏损为了增强初期层级的预测精确度，LayerSkip于训练阶段加入了早退损失机制，使模型的最后一层（语言模型头部）能够更有效地利用来自前期层级的特征表示。
• 自行猜测解读于推理过程中，LayerSkip通过利用初期层次迅速形成初步预测，并借助后续网络层级来检验及修正这些预测结果。此技术依托这样一个原理：即验证一系列标记的速度快于逐个自回归式生成标记，从而有效缩短整个推理流程的时间消耗。
• 重复利用缓存为了进一步提升自我预测性解码的效率，LayerSkip在设计中于草稿与检验环节重复利用了激活状态及键值(KV)缓存机制，从而有效降低了内存消耗和运算负担。

LayerSkip项目的仓库位置

• Git代码库：可在GitHub上找到由Facebook研究部门维护的LayerSkip项目页面。
• HuggingFace的模型集合查看此链接以获取更多信息：https://huggingface.co/collections/facebook/layerskip-666b25c50c8ae90e1965727a，它包含了相关的详细内容。
• arXiv科技文章在学术预印平台ArXiv上发布了一篇编号为2404.16710的研究论文。

LayerSkip的使用情境

• 即时应用程序于需快速回应的情况当中，例如在线客户支持、对话式机器人及声音辨识服务里，LayerSkip技术能够加速反应时间，并优化用户感受。
• 移动与近端计算技术LayerSkip技术降低了对计算资源的需求，使得大型语言模型能够被安装到具有有限资源的移动设备或是边缘设备中，非常适合用于需要离线操作或者要求极低延迟的应用场景。
• 网络翻译服务在支持多种语言的环境中，LayerSkip技术能够加快语言模型的推断速度，从而实现更快捷的翻译服务。
• 信息创作对于需创建文章、报告或代码等内容的用途而言，LayerSkip能够加速文本生成的过程，并减少制作时长。
• 文本处理(NLP)工作Layer Skip技术应用于多种自然语言处理任务中，包括但不限于文本摘要生成、情绪分析及问答系统的构建，从而加快这些任务的执行效率。