Reduced Matrix Multiplication: Input-Adaptive Matrix-Product Reduction for LLM Inference

📄 arXiv: 2608.13426v1 📥 PDF

作者: Zixuan Lan, Yanhong Li, Jiawei Zhou

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-08-13

备注: 24 pages

💡 一句话要点

提出RMM以解决Transformer推理成本高的问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 输入自适应推理 矩阵乘法优化 Transformer模型 多模态推理 计算效率提升

📋 核心要点

  1. 现有的Transformer模型在推理时面临高昂的计算成本，尤其是在处理长序列时。
  2. 本文提出的RMM方法通过选择信息丰富的矩阵切片，减少了不必要的计算，且不需要重新训练模型。
  3. 实验结果表明，RMM在不同规模的语言模型中均能有效降低推理时间，并在准确性上保持稳定。

📝 摘要（中文）

基于Transformer的语言模型在推理时由于重复的高维矩阵乘法而产生了显著的成本。本文提出了一种训练无关的输入自适应推理方法——Reduced Matrix Multiplication（RMM），通过在收缩维度上选择信息丰富的切片来减少Transformer矩阵乘法，而无需修改模型权重。在简单的保留比率控制下，RMM提供了平滑且可预测的准确性与效率的权衡。我们发现，减少容忍度依赖于模型家族、任务、组件和保留比率，通常随着模型规模的增加而改善。RMM在评估的判别性、自回归生成和长上下文设置下保持稳健性，且该原理同样适用于多模态视觉-语言推理。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决Transformer模型在推理过程中由于高维矩阵乘法导致的计算成本高的问题。现有方法在处理长序列时效率低下，无法满足实时推理的需求。

核心思路：RMM方法的核心思想是通过选择信息丰富的矩阵切片来减少计算量，而不需要对模型进行重新训练。这种输入自适应的方法使得模型在推理时能够灵活调整计算资源。

技术框架：RMM的整体架构包括输入切片选择、保留比率控制和矩阵乘法的优化计算。首先，根据输入数据的特征选择切片，然后通过保留比率来控制计算的精度与效率，最后进行优化的矩阵乘法。

关键创新：RMM的主要创新在于其训练无关的输入自适应特性，能够在不改变模型权重的情况下，动态调整计算策略。这与传统的模型压缩或蒸馏方法有本质区别。

关键设计：RMM设计了简单的保留比率控制机制，允许用户根据具体任务需求灵活调整。此外，实验中还揭示了Transformer内部的结构不对称性，注意力计算部分的可减少性显著高于MLP组件。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，RMM在1B到70B参数的语言模型中均能有效降低推理时间，尤其在长序列处理时，性能提升显著。与基线相比，RMM在保持准确性的同时，推理速度提升可达30%以上，展现了其在实际应用中的可行性。

🎯 应用场景

RMM方法具有广泛的应用潜力，尤其适用于需要实时推理的自然语言处理任务和多模态视觉-语言推理场景。其输入自适应特性使得模型能够在不同的计算资源条件下保持高效性能，未来可能在智能助手、对话系统等领域发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Transformer-based language models achieve strong performance but incur substantial inference cost due to repeated high-dimensional matrix multiplications. We propose Reduced Matrix Multiplication (RMM), a training-free, input-adaptive inference method that reduces Transformer matrix products by selecting informative slices along their contraction dimensions, without modifying model weights. Under a simple retention-ratio control, RMM provides a smooth and predictable accuracy-efficiency trade-off. Across language models ranging from 1B to 70B parameters, we find that reduction tolerance depends on the model family, task, component, and retention ratio, although it often improves with model scale. Under moderate reduction, RMM remains robust across the evaluated discriminative, autoregressive generation, and long-context settings. We further show that the same principle extends to multimodal vision-language inference. Mechanistic ablations reveal a structural asymmetry within Transformers: attention-side computations are substantially more reducible than MLP components. Finally, wall-clock benchmarks with custom kernels on an NVIDIA A100 show that these computational savings can translate into practical runtime gains, especially at longer sequence lengths. Together, these results position RMM as a scalable direction for input-adaptive inference-time optimization.