END: Early Noise Dropping for Efficient and Effective Context Denoising
作者: Hongye Jin, Pei Chen, Jingfeng Yang, Zhengyang Wang, Meng Jiang, Yifan Gao, Binxuan Huang, Xinyang Zhang, Zheng Li, Tianyi Liu, Huasheng Li, Bing Yin
发布时间: 2025-02-27
来源: arxiv
研究方向: 自然语言处理
主要内容
本文提出了一种名为“Early Noise Dropping”（END）的新方法，旨在提高大型语言模型（LLM）在处理噪声或无关上下文时的性能。该方法通过在LLM的早期层段中识别和移除噪声输入块，从而提高各种任务的表现。
主要贡献
1. 识别LLM的噪声敏感性：即使是微不足道的噪声也会分散LLM的注意力，而类似于目标信息的噪声会严重降低性能。
2. 发现LLM可以在较低的层中内部区分相关和不相关上下文，这可以通过线性探针有效地利用。
3. 提出END：通过选择性处理输入块，END有效地缓解了噪声干扰，并提高了效率和准确性。
4. 验证了LLM在早期处理阶段区分信息和非信息输入的能力。
5. 提出了一种无需微调的解决方案，通过利用LLM本身区分任务相关信息的能力，提高了效率和准确性。
6. 揭示了LLM内部噪声区分机制。
7. 通过减少对无关信息的计算，实现了性能和效率的双重提升。
研究方法
1. 输入分割：将输入序列分割成多个块，并并行处理。
2. 噪声区分和块丢弃：使用线性探针区分噪声块并丢弃它们。
3. 保留块继续前向传递：使用保留的块进行完整的正向传递以获得最终预测。
4. 线性探针：使用逻辑回归模型作为探针，并根据先前的研究将其附加到第13层。
5. 性能评估：在问答任务上评估方法的有效性，包括NoisyRetrieval、NaturalQA和TriviaQA。
实验结果
END在多个评估数据集上显著提高了不同LLM的性能和效率，与基线相比，END实现了超过10%的性能提升，并减少了约50%的计算量。此外，线性探针在识别相关和不相关输入方面表现出色，证明了LLM内部噪声区分机制的有效性。
未来工作
探索更先进的分割策略和动态阈值技术。增强探针，例如通过添加可训练参数或提高复杂性。进一步研究LLM的内部行为机制。在更大规模的LLM上进行更多实验，如Llama-3-70B。