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TL;DR
RMMは、LLMの推論時に行列積の縮約次元を入力に応じて動的に削減する学習不要の手法です。保持率を指定するだけで精度と計算量のトレードオフを調整でき、特に注意機構側で高い削減効果が確認されました。A100での実測でも長い系列で高速化を確認しています。
解説
ねえ智也くん、このブログのタイトル、『入力に応じて行列計算を削減するRMM』って何？行列計算を減らすって、どういうこと？
ああ、RMMはLLMの推論を速くするための手法だよ。LLMの中では行列の掛け算がたくさんあるんだけど、その計算の一部を入力に応じて省略できるんだ。
へー、でもなんで入力によって計算を変えられるの？普通は同じモデルなら同じ計算をするんじゃないの？
実は、LLMの推論では、入力のトークンによって重要でない部分があるんだ。RMMはその重要度を測って、行列積の縮約次元を動的に削る。つまり、計算に使う次元を減らすことで、計算量を減らすんだ。
なるほど！でも精度が落ちたりしないの？
そこがポイントで、RMMは学習不要で、保持率っていうパラメータを指定するだけで、精度と計算量のトレードオフを調整できるんだ。保持率を高くすれば精度は保たれるけど計算量は増えるし、低くすれば計算量は減るけど精度は落ちる。
へー、じゃあ用途に合わせて調整できるってことか。でも、どの部分で特に効果があるの？
論文によると、特に注意機構（アテンション）の部分で削減効果が高いみたい。A100 GPUで実測したところ、長い系列の入力で高速化が確認されたんだ。
すごい！じゃあ、これを使えばLLMをもっと速く動かせるんだね。でも、何か制限とかはあるの？
うーん、学習不要なのは利点だけど、保持率の設定が難しいかもしれない。低くしすぎると精度が大きく落ちる可能性があるし、入力によって最適な値が変わるかもしれない。あと、論文では主に特定のモデルでの評価だから、他のモデルでも同じ効果があるかは要検証だね。
なるほどね。でも、行列計算を減らすって、まるでダイエットみたいだね。余分なところを削ってスリムにする感じ？
まあ、似たようなものだね。でも、ダイエットと違って、削りすぎるとモデルが壊れるから注意が必要だけど。