[论文解读] Multilevel Large Language Models for Everyone

Yuanhao Gong|arXiv (Cornell University)|Jul 25, 2023

Topic Modeling被引用 4

一句话总结

本文提出了多层级大语言模型（MLLM），一种分层框架，统一了全局、领域专用和个性化大语言模型，以提升效率、隐私保护和性能。通过将大型云模型蒸馏为专业且本地运行的个性化模型，MLLM减少了冗余，提高了响应速度，并保护了用户数据——同时集成了基于区块链的经济模型，激励高质量用户输入并去中心化开发，以实现更广泛的可及性。

ABSTRACT

Large language models have made significant progress in the past few years. However, they are either generic {\it or} field specific, splitting the community into different groups. In this paper, we unify these large language models into a larger map, where the generic {\it and} specific models are linked together and can improve each other, based on the user personal input and information from the internet. The idea of linking several large language models together is inspired by the functionality of human brain. The specific regions on the brain cortex are specific for certain low level functionality. And these regions can jointly work together to achieve more complex high level functionality. Such behavior on human brain cortex sheds the light to design the multilevel large language models that contain global level, field level and user level models. The user level models run on local machines to achieve efficient response and protect the user's privacy. Such multilevel models reduce some redundancy and perform better than the single level models. The proposed multilevel idea can be applied in various applications, such as natural language processing, computer vision tasks, professional assistant, business and healthcare.

研究动机与目标

• 将通用和领域专用的大语言模型整合为一个连贯的分层系统，以提升性能和效率。
• 通过在用户设备上本地部署用户级模型，解决大语言模型在隐私和计算效率方面的不足。
• 通过多层级蒸馏与专业化，减少模型冗余并提升响应速度。
• 开发一种去中心化、集成区块链的经济模型，激励高质量用户输入，并降低大语言模型开发的门槛。
• 通过在用户和设备之间去中心化训练与推理，实现大语言模型技术的更广泛可及性。

提出的方法

• 提出三级架构：全局大语言模型（基于云，使用广泛数据预训练）、领域级大语言模型（从全局模型微调并蒸馏，适用于医疗、金融等特定领域）、用户级大语言模型（进一步蒸馏，用于在个人设备上本地部署）。
• 采用知识蒸馏技术，将大模型的知识迁移至更小、更快且保护隐私的本地模型。
• 引入基于区块链的系统，用户作为去中心化节点参与，贡献计算资源并获得服务，形成相互激励的经济机制。
• 将用户输入视为宝贵资源，通过反馈机制系统性地融入模型优化，提升各层级模型性能。
• 设计一种受区块链架构启发的去中心化并行计算模型，支持可扩展且安全的模型训练与推理。
• 以大脑皮层的功能特化为生物类比：低层级的特化区域协同工作，实现高层级认知，类比于各层级模型之间的交互。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何通过分层方式将全局、领域专用和个性化大语言模型连接起来，以提升性能和效率？
• RQ2 本地部署蒸馏后的模型是否能提升响应速度和用户隐私保护，同时保持高精度？
• RQ3 如何系统性地利用用户输入作为宝贵资源，以提升所有层级大语言模型的性能？
• RQ4 哪些经济与技术机制能够实现大语言模型开发的去中心化，并激励高质量贡献？
• RQ5 基于区块链的基础设施能否支持可扩展、安全且高效的多层级大语言模型训练与推理？

主要发现

• 多层级框架通过在全局、领域专用和个性化层级上分布模型专业化，减少了冗余并提升了效率。
• 用户级大语言模型的本地部署相比仅依赖云的模型，实现了更快的推理速度和更强的隐私保护。
• 所提出的系统支持从大型全局模型到各层级更小、更专用模型的高效知识蒸馏。
• 用户输入被视为一种有价值的、受激励驱动的资源，持续贡献于各层级模型的改进，从而提升整体系统性能。
• 区块链的集成实现了去中心化、自维持的经济模型，用户与开发者通过计算与服务交换实现互利共赢。
• 该框架可扩展至多种应用场景，包括自然语言处理、计算机视觉、医疗健康和商业智能，展现出广泛的适用性。