Efficient Large Language Model Inference with Neural Block Linearization

📄 arXiv: 2505.21077v2 📥 PDF

作者: Mete Erdogan, Francesco Tonin, Volkan Cevher

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2025-05-27 (更新: 2025-10-19)

🔗 代码/项目: GITHUB

💡 一句话要点

提出神经块线性化以加速大语言模型推理

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

关键词: 大语言模型 推理加速 神经网络 线性近似 计算效率 自注意力机制 典型相关分析

📋 核心要点

  1. 现有的变压器基础大语言模型在推理时面临高计算需求，导致部署困难。
  2. 本文提出的神经块线性化（NBL）框架通过线性近似替代自注意力层，从而加速推理过程。
  3. 实验结果显示，NBL在DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B模型中实现了32%的推理速度提升，准确性损失不足1%。

📝 摘要（中文）

变压器基础的大语言模型（LLMs）在推理时面临高需求，给其部署带来了重大挑战。为此，本文提出了一种新颖的框架——神经块线性化（NBL），通过用线性近似替代自注意力层来加速变压器模型推理。NBL利用典型相关分析计算近似误差的理论上限，并以此作为替代标准，选择线性化误差最低的LLM层。NBL可以高效应用于预训练的LLMs，无需微调。实验表明，NBL在多个推理基准上实现了显著的计算加速，同时保持了竞争力的准确性。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决变压器基础大语言模型在推理时的高计算需求问题。现有方法在推理效率上存在显著不足，限制了其实际应用。

核心思路：论文的核心思路是通过神经块线性化（NBL）框架，用线性近似替代自注意力层，从而减少计算复杂度。该方法利用线性最小均方误差估计器的近似，旨在在保持准确性的同时提高推理速度。

技术框架：NBL的整体架构包括计算近似误差的理论上限、选择低线性化误差的LLM层，并在不进行微调的情况下应用于预训练模型。主要模块包括误差计算模块和层选择模块。

关键创新：NBL的主要创新在于利用典型相关分析来计算近似误差的理论上限，并以此为依据选择最优的模型层。这一方法显著不同于传统的自注意力机制，提供了一种新的推理加速策略。

关键设计：在设计上，NBL关注于选择线性化误差最低的层，并通过理论上限来指导这一选择过程。该方法的实现不需要对模型进行微调，确保了应用的灵活性和高效性。

📊 实验亮点

实验结果显示，NBL在DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B模型中成功将推理速度提高了32%，而准确性损失不足1%。这一显著的性能提升表明NBL在推理效率方面的有效性，具有较强的应用潜力。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括自然语言处理、对话系统和智能助手等。通过提高大语言模型的推理效率，NBL可以帮助这些系统在资源受限的环境中更好地运行，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

The high inference demands of transformer-based Large Language Models (LLMs) pose substantial challenges in their deployment. To this end, we introduce Neural Block Linearization (NBL), a novel framework for accelerating transformer model inference by replacing self-attention layers with linear approximations derived from Linear Minimum Mean Squared Error estimators. NBL leverages Canonical Correlation Analysis to compute a theoretical upper bound on the approximation error. Then, we use this bound as a criterion for substitution, selecting the LLM layers with the lowest linearization error. NBL can be efficiently applied to pre-trained LLMs without the need for fine-tuning. In experiments, NBL achieves notable computational speed-ups while preserving competitive accuracy on multiple reasoning benchmarks. For instance, applying NBL to 12 self-attention layers in DeepSeek-R1-Distill-Llama-8B increases the inference speed by 32% with less than 1% accuracy trade-off, making it a flexible and promising solution to improve the inference efficiency of LLMs. The implementation is available at: https://github.com/LIONS-EPFL/NBL.