基於非揮發性記憶體計算的邊緣大型語言模型提示微調框架

核心概念

本文提出了一種基於非揮發性記憶體計算 (NVCiM) 的邊緣大型語言模型 (LLM) 提示微調框架 (NVCiM-PT)，通過利用 NVCiM 的優勢，有效地儲存和檢索針對特定資料域的最佳虛擬標記 (OVT)，從而提高邊緣 LLM 的效能，並解決了傳統提示微調方法在資源受限環境下的局限性。

摘要

文獻資訊

Ruiyang Qin, Pengyu Ren, Zheyu Yan, Liu Liu, Dancheng Liu, Amir Nassereldine, Jinjun Xiong, Kai Ni, Sharon Hu, Yiyu Shi. NVCiM-PT: An NVCiM-assisted Prompt Tuning Framework for Edge LLMs. arXiv preprint arXiv:2411.08244v1, 2024.

研究目標

本研究旨在解決邊緣大型語言模型 (LLM) 在資源受限環境下進行提示微調時所面臨的挑戰，特別是針對用戶領域轉移和資源效率低下的問題。

方法

• 提出一種基於非揮發性記憶體計算 (NVCiM) 的提示微調框架 (NVCiM-PT)。
• 開發一種資源節省的資料選擇方法，從用戶生成的資料中選擇最具代表性的樣本進行提示微調。
• 引入一種噪音感知訓練方法，使獲得的虛擬標記對 NVM 設備變化具有彈性。
• 設計一種新的檢索演算法，確保在各種 NVCiM 中檢索到與每個用戶輸入相對應的適當虛擬標記。

主要發現

• 與現有的噪音抑制方法和常用的最大內積搜索 (MIPS) 方法相比，NVCiM-PT 在各種 NVM 設備上均表現出更優越的效能。
• 實驗結果顯示，NVCiM-PT 可以顯著提高邊緣 LLM 的效能，最高可達 36.7%。
• 與使用 Jetson Orin CPU 相比，NVCiM-PT 的延遲最高可降低 120 倍，能耗最高可降低 60 倍。

主要結論

NVCiM-PT 為邊緣 LLM 的提示微調提供了一種有效且資源節省的解決方案，通過利用 NVCiM 的優勢，可以有效地儲存和檢索 OVT，從而提高模型在資源受限環境下的效能。

研究意義

本研究為邊緣 LLM 的發展和應用提供了新的思路，特別是在需要保護用戶隱私和確保模型可靠性的領域，例如醫療保健、人工智慧陪伴和個人助理等。

局限與未來研究方向

• 未來可以進一步研究如何根據不同的 NVM 設備特性優化 NVCiM-PT 框架。
• 可以探索更先進的噪音抑制技術，以進一步提高虛擬標記在 NVM 儲存和檢索過程中的魯棒性。

統計資料

與僅使用 Jetson Orin CPU 相比，NVCiM-PT 的延遲最高可提高 120 倍，能耗最高可降低 60 倍。
在各種 NVM 設備上，NVCiM-PT 的效能最高可提高 36.7%。

引述

"To the best of our knowledge, this is the first work employing NVCiM to improve the edge LLM PT performance."
"Our experiments on various datasets show that our proposed framework can improve the edge LLM performance on multiple NVCiM devices by up to 36.7%, along with up to 120× improvement of latency and up to 60× improvement of energy compared to using Jetson Orin CPU."

從以下內容提煉的關鍵洞見

NVCiM-PT: An NVCiM-assisted Prompt Tuning Framework for Edge LLMs

by Ruiyang Qin,... 於 arxiv.org 11-14-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.08244.pdf

深入探究

未來如何將 NVCiM-PT 框架應用於其他類型的邊緣 AI 應用，例如計算機視覺或語音識別？

NVCiM-PT 框架的核心理念是利用 NVCiM 高效的儲存和計算能力，針對特定領域數據優化模型，並快速檢索出最匹配的參數。這種方法在處理需要快速響應和個性化服務的邊緣 AI 應用中具有很大的潛力，未來可以應用於以下計算機視覺或語音識別場景：
計算機視覺：

個性化圖像識別： 針對不同用戶拍攝習慣和常用場景，例如風景、人物、食物等，訓練專門的虛擬標記（Virtual Tokens），儲存在 NVCiM 中。當用戶拍攝照片時，系統根據圖像特徵快速檢索最匹配的虛擬標記，並與預訓練模型結合，實現更精準的圖像識別。
低功耗目標檢測： 針對特定應用場景，例如智慧家居、無人駕駛等，訓練針對性強的虛擬標記，並儲存在 NVCiM 中。系統根據輸入圖像快速檢索最匹配的虛擬標記，縮小目標檢測範圍，降低運算量，實現低功耗目標檢測。
邊緣設備上的圖像風格遷移： 針對不同用戶喜愛的圖像風格，訓練專屬的虛擬標記，並儲存在 NVCiM 中。用戶選擇目標風格後，系統快速檢索對應的虛擬標記，與預訓練模型結合，實現快速、個性化的圖像風格遷移。
語音識別：

個性化語音喚醒： 針對不同用戶的聲音特徵，訓練專屬的虛擬標記，並儲存在 NVCiM 中。當用戶發出語音指令時，系統根據語音特徵快速檢索最匹配的虛擬標記，提高喚醒的準確性和響應速度。
低延遲語音識別： 針對特定應用場景，例如語音輸入、智能客服等，訓練針對性強的虛擬標記，並儲存在 NVCiM 中。系統根據輸入語音快速檢索最匹配的虛擬標記，縮小識別範圍，降低運算量，實現低延遲語音識別。
多語言混合語音識別： 針對不同語言和方言，訓練專屬的虛擬標記，並儲存在 NVCiM 中。系統根據輸入語音自動識別語言種類，並快速檢索對應的虛擬標記，提高多語言混合語音識別的準確性。
總之，NVCiM-PT 框架為邊緣 AI 應用提供了一種高效、靈活的解決方案，可以根據具體應用場景和需求進行調整和優化。

如果用戶生成的資料量非常大，NVCiM 的儲存容量是否會成為限制因素？

的確，如果用戶生成的數據量非常大，NVCiM 的儲存容量有可能成為限制因素。
以下是一些應對方案：

數據壓縮： 可以使用數據壓縮技術，例如量化（quantization）或剪枝（pruning），來減少儲存虛擬標記所需的 NVCiM 容量。
數據選擇： 可以使用數據選擇策略，例如只儲存具有代表性的虛擬標記，或者定期刪除過時的虛擬標記，來控制 NVCiM 的儲存容量。
混合儲存： 可以結合使用 NVCiM 和其他儲存介質，例如 DRAM 或快閃記憶體，來平衡儲存容量和訪問速度的需求。
分層儲存： 可以根據虛擬標記的使用頻率或重要程度，將其儲存在不同層級的 NVCiM 中，例如將最常用的虛擬標記儲存在訪問速度最快的 NVCiM 中。
動態擴展： 未來可以發展可動態擴展的 NVCiM 架構，根據實際需求增加儲存容量。
此外，隨著 NVCiM 技術的發展，其儲存密度和容量也在不斷提升。未來，更高容量的 NVCiM 將更有效地應對數據量大的應用場景。

如何確保儲存在 NVCiM 中的虛擬標記的安全性，防止未經授權的訪問或修改？

確保儲存在 NVCiM 中虛擬標記的安全性至關重要，以下是一些可以採取的安全措施：

數據加密： 在將虛擬標記寫入 NVCiM 之前，可以使用加密算法對其進行加密，只有擁有解密密钥的授權設備才能訪問和使用。
訪問控制： 可以設置訪問控制策略，限制只有授權的應用程序或用戶才能訪問 NVCiM 中儲存的虛擬標記。
物理保護： 可以對 NVCiM 芯片進行物理保護，例如使用 tamper-proof 封裝技術，防止未經授權的物理訪問和篡改。
設備驗證： 可以使用設備驗證技術，例如物理不可複製函數（PUF），來驗證訪問 NVCiM 的設備是否為授權設備。
數據完整性校驗： 可以對儲存在 NVCiM 中的虛擬標記進行完整性校驗，例如使用哈希函數或消息認證碼（MAC），檢測數據是否被篡改。
安全啟動和安全更新： 確保 NVCiM 控制器固件的安全啟動和安全更新，防止惡意軟體注入和攻擊。
此外，還可以結合使用多種安全措施，構建多層次的安全防護體系，更有效地保護儲存在 NVCiM 中虛擬標記的安全性。