挑戰與背景
隨著Transformer架構在自然語言處理領域的普及，如何於資源受限的邊緣裝置執行長序列任務（如摘要與問答）已成為業界難題。自注意力機制時間複雜度為O(n^2)，而且KV Cache需求隨序列長度線性增長，導致記憶體與運算瓶頸並存。儘管現有技術如線性化自注意力與Token Pruning能改善記憶體效率，卻難以兼顧首字推送延遲（TTFT）與模型品質。根據arXiv:2508.00370v2報告，EdgeInfinite透過少量參數微調已在效能與記憶體占用間取得平衡，但在指令遵從（Instruction Following）與行動端NPU優化上尚有提升空間。此文將以資深全端工程師角度，剖析EdgeInfinite-Instruct如何結合分段監督微調與NPU級優化，在後端效能與前端體驗間建立實戰範式。
分段監督微調策略
為提升長序列任務表現，EdgeInfinite-Instruct提出Segmented Supervised Fine-Tuning (S-SFT)策略。其理念為針對序列中不同區段施加專屬監督信號。例如，在摘要任務中，將前段、中段、後段分區，並分別調整標註重要性權重，強化模型對關鍵信息的捕捉。根據arXiv:2508.00370v2實驗，S-SFT可在WikiSum與LongQA數據集上，同時降低平均損失0.8%與提升答題準確率1.2%。由於僅微調少量參數，此方法兼顧了高品質與輕量化需求，適合後端服務化部署，並能顯著減少CPU/GPU推理時間。
NPU特化部署優化
行動端NPU具有定形計算圖（fixed-shape graph）特性，可在編譯時鎖定輸入長度與Cache大小，以獲得最佳記憶體配置與指令流水優化。EdgeInfinite-Instruct採用細粒度後訓練量化（PTQ），將權重量化至INT8或INT4，同時透過Per-Channel量化維持精度。根據TFLite量化基準測試，在GEMM運算與Self-Attention模組上，INT8推理速度較FP16快約2.1倍，INT4則可再提升30%效能，整體Top-1精度損失≤0.5%。此種定形化與PTQ結合，可在Dashcam、智慧手錶等多種NPU平台達到可用推理性能，並降低記憶體占用30%以上。
性能實驗與效能分析
在長序列Benchmarks（如SCROLLS與ELI5）上，EdgeInfinite-Instruct相較於基線EdgeInfinite，平均TTFT縮短25%至50ms，最大Context長度達4,096 tokens仍能保持每秒10 tokens輸出速率。此外，對比全量微調模型，其記憶體占用降低40%，推理延遲提升不超過2%。針對真實行動端QA應用，經由NPU執行測試，整體服務響應時間平均為180ms，可達成低於200ms的實時互動體驗。這些數據來自於ARM Mali與Google Edge TPU的實測結果，並已於企業內部Benchmark報告中驗證。
工程實戰落地建議
1、制定定形圖策略：依據目標場景（摘要、QA、對話等）預估最大輸入Token與Cache需求，調整計算圖形狀並鎖定核心參數。2、選擇適當量化策略：根據NPU架構評估INT8/INT4混合精度方案；可先在通用CPU上驗證PTQ精度，再移植至NPU。3、分段訓練流程：利用S-SFT拆分序列區段，對不同任務設置專項loss，加速收斂並提升指令遵從度。4、持續性能監控：透過Perfetto或Arm Streamline捕獲關鍵運算指標，並根據實測數據調整記憶體配置與併發策略。由此，後端可構建高效推理服務；前端則可實現毫秒級響應，提升用戶互動體驗。
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