E-LANG: 动态推理优化NLP模型的能源与性能

E-LANG：基于能量的动态推理在NLP模型中的应用是一篇探讨如何有效解决大规模语言模型计算成本高昂问题的研究论文。近年来，随着BERT等高性能语言模型的兴起，开发大容量模型已成为NLP研究的主流趋势，这些模型在诸如GLUE、SuperGLUE等基准测试中展现出卓越的性能。然而，这些模型的计算需求巨大，包括庞大的参数和浮点运算量，如GShard模型所示。 该研究提出了E-LANG（Efficient Large-scale LANGuage inference），这是一种创新的动态推理方法，旨在通过在大型精确的Super模型（如T5或BERT）和轻量级Swift模型之间分配推理任务来平衡性能和计算效率。E-LANG的核心在于一个决策模块，它基于潜在空间中表示的能量特性智能地决定输入应该被送入哪个模型。这种方法具有高度灵活性，适用于黑盒预训练模型，无需对模型架构进行调整，也不需要重新训练模块。 E-LANG的优势在于其广泛的应用性，不同于现有的只针对编码器骨干和分类任务的方法，它能够处理编码器-解码器结构和序列到序列任务，如机器翻译。作者通过一系列实验，包括在T5-11B和BERT上的测试，证明了E-LANG的有效性。在GLUE上，E-LANG在保持性能的同时，平均计算速度提高了3.3倍，甚至在SuperGLUE上也有显著提升，达到2.9。此外，E-LANG还实现了BERT在GLUE上的计算量减少3.2的SOTA性能。 E-LANG提供了一种实用且无侵入性的解决方案，帮助NLP研究人员和开发者在保持模型性能的同时，降低计算负担，这对于当前和未来的大规模语言模型部署具有重要意义。这篇论文的成果不仅限于理论探讨，还提供了可复现的代码和实验，为行业实践带来了实质性的推动。