Reservoir Computing inspired Matrix Multiplication-free Language Model

📄 arXiv: 2512.23145v1 📥 PDF

作者: Takumi Shiratsuchi, Yuichiro Tanaka, Hakaru Tamukoh

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-12-29

备注: 9 pages, 10 figures

💡 一句话要点

提出基于储层计算的无矩阵乘法语言模型，降低训练和推理成本。

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

关键词: 语言模型 储层计算 无矩阵乘法 计算效率 模型压缩

📋 核心要点

  1. 大型语言模型计算成本高昂，成为其应用的主要瓶颈，需要更高效的模型。
  2. 论文提出一种基于储层计算的无矩阵乘法语言模型，旨在降低训练和推理的计算成本。
  3. 实验结果表明，该架构在保持性能的同时，显著减少了参数量、训练时间和推理时间。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在自然语言处理领域取得了最先进的性能；然而，其高计算成本仍然是一个主要的瓶颈。本研究着眼于计算效率，专注于无矩阵乘法语言模型（MatMul-free LM），并通过受储层计算启发的架构进一步降低训练成本。具体来说，我们部分固定和共享MatMul-free LM中选定层的权重，并插入储层层以获得丰富的动态表示，而无需额外的训练开销。此外，还组合了多个操作以减少内存访问。实验结果表明，所提出的架构在保持与基线模型相当的性能的同时，减少了高达19%的参数数量，9.9%的训练时间和8.0%的推理时间。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型（LLMs）虽然性能优越，但其计算成本过高，限制了其在资源受限环境中的应用。无矩阵乘法语言模型（MatMul-free LM）是一种降低计算复杂度的尝试，但仍有进一步降低训练成本的空间。

核心思路：论文的核心思路是借鉴储层计算的思想，通过固定部分网络权重并引入储层层，在不增加额外训练开销的情况下，获得丰富的动态表示。这种方法旨在降低训练参数量和计算复杂度，从而提高训练和推理效率。

技术框架：该模型基于MatMul-free LM，主要包含以下几个关键模块：1) 部分权重固定的MatMul-free LM层：这些层中的部分权重被固定并共享，以减少参数数量。2) 储层层：插入到网络中的储层层负责生成丰富的动态表示，而无需进行训练。3) 优化的操作组合：通过组合多个操作来减少内存访问，进一步提高计算效率。整体流程是，输入数据首先通过部分权重固定的MatMul-free LM层，然后通过储层层生成动态表示，最后进行预测。

关键创新：该论文的关键创新在于将储层计算的思想引入到无矩阵乘法语言模型中。与传统的训练整个网络的方法不同，该方法通过固定部分权重和引入储层层，实现了在不增加额外训练开销的情况下，获得丰富的动态表示。这与完全训练所有参数的传统方法有着本质的区别。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 储层层的具体结构和参数设置（例如，储层的大小、连接方式等，具体细节未知）。2) 如何选择和固定MatMul-free LM中的哪些层和哪些权重（具体策略未知）。3) 如何组合多个操作以减少内存访问（具体操作组合方式未知）。这些设计细节对于模型的性能和效率至关重要，但论文摘要中并未详细描述。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，该架构在保持与基线模型相当的性能的同时，减少了高达19%的参数数量，9.9%的训练时间和8.0%的推理时间。这些数据表明，该方法在降低计算成本方面具有显著优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于资源受限的设备或场景，例如移动设备、嵌入式系统等，使得在这些平台上部署和运行大型语言模型成为可能。此外，该方法还可以加速语言模型的开发和迭代过程，降低研发成本，促进自然语言处理技术的普及。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) have achieved state-of-the-art performance in natural language processing; however, their high computational cost remains a major bottleneck. In this study, we target computational efficiency by focusing on a matrix multiplication free language model (MatMul-free LM) and further reducing the training cost through an architecture inspired by reservoir computing. Specifically, we partially fix and share the weights of selected layers in the MatMul-free LM and insert reservoir layers to obtain rich dynamic representations without additional training overhead. Additionally, several operations are combined to reduce memory accesses. Experimental results show that the proposed architecture reduces the number of parameters by up to 19%, training time by 9.9%, and inference time by 8.0%, while maintaining comparable performance to the baseline model.