归纳翻译QA三大任务都能hold住

萧箫 发自 凹非寺
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大语言模型用着爽，但推理速度实在太慢了？

而且，增加模型体积，推理效果也并不一定就比之前更好。

为了解决这一问题，谷歌MIT的研究人员提出了一个新框架CALM，让它自己来决定计算量。

如果CALM意识到某些层“可有可无”，那么它在计算时就会跳过这些层。

论文被po到网上后，立刻火了一波：

有网友表示，我们就是需要这样更智能和自适应的模型，显然CALM的解码器已经做到了：

直接用中间层输出结果

CALM全称Confident Adaptive Language Modeling，即置信自适应大语言模型。

这一模型基于Transformer架构，为了加速它的计算，研究人员提出了一个名叫“提前退出”（early exiting）的方法，让模型根据不同的输入，动态决定要用多少层网络来计算。

也就是说，在计算的过程中，模型不需要经过每一层计算再输出结果，而是能直接用中间层的特征输出token，从而降低模型计算量。

所以，模型如何决定“退出”的时机呢？

这就需要训练模型学会自己判断了。

其中，Yfull是标准模型输出的结果，Yearly是模型“提前退出”时输出的结果。为了让Yearly的效果更好，就需要尽可能让它与Yfull保持一致。

当然，不同的任务对于文本输出一致性也有不同的要求，例如对生成结果要求没那么严格（可以生成更多样的语句）的任务，对于Yfull和Yearly的一致性要求就没那么高。

因此作者们也在论文中给出了两个不同的公式，可根据实际情况选用：

在实际操作上，论文通过设置一个局部的token置信度，来检查其对整个生成序列的影响。

模型在解码过程中，会计算每一层的置信度c，并将它与达到“提前退出”的阈值λ相比，如果c大于λ，则模型“提前退出”。

所以，这样的模型实际测试效果究竟如何？

归纳翻译QA任务表现都不错

论文在CNN/DM、WMT和SQuAD三个数据集上进行了测试。

其中，CNN/DM是一个新闻文章数据集，需要输出一个几句话概括文章的结果；WMT15 EN-FR是一个机器翻译数据集，主要是法译英句子的结果；Open-book SQUAD 1.1则是一个根据维基百科提问的QA数据集。

据一作Tal Schuster介绍，在保持相同性能的情况下，CALM使用的解码器层数平均比之前降低了3倍。

对于这篇论文，有网友表示赞同：模型确实不需要总是“长时间深入思考”，有时候几层就能推理出正确答案了。

据作者表示，这一加速解码的思路，适用于任何Seq2seq模型。

作者介绍

这篇论文的作者一共有8个人，分别来自谷歌和MIT CSAIL，其中主要负责人有两位，Tal Schuster和Adam Fisch。

Tal Schuster博士毕业于MIT，目前是谷歌的高级研究员，研究方向是机器学习模型的鲁棒性、可靠性和效率提升。

Adam Fisch，MIT在读博士生，本科毕业于普林斯顿大学，研究方向是机器学习量化不确定性、少样本学习等。

对大语言模型推理加速感兴趣的小伙伴，可以戳论文地址详细了解。

论文地址：
https://arxiv.org/abs/2207.07061

参考链接：
https://twitter.com/TalSchuster/status/1547966142412513282