LLM推論を高速化する「RMM」：入力適応型行列積削減技術

大規模言語モデルの推論コスト削減に向け、新しい手法「RMM（Reduced Matrix Multiplication）」が登場しました。これは、モデルの重みを変更せずに入力データに適応し、行列積の計算量を削減する画期的な技術です。訓練不要で、精度と効率のバランスを制御しながら、特に長いシーケンス長で推論速度を大幅に向上させることが期待されます。