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Transformer 中的高效推理：推理时注意力压缩

作者: Hao Sun, Yuxuan Li, Wei Lu

来源: https://arxiv.org/html/2606.20529v1

摘要

大型语言模型（LLMs）的部署成本高昂，主要受限于推理阶段的内存与计算开销。本文提出了一种推理时注意力压缩方法，旨在不改变模型架构的前提下，通过压缩推理阶段的注意力机制来降低内存使用、减少计算量并加速推理。

核心概念

1. 推理时注意力压缩

在推理阶段，模型对每个 token 都会生成注意力权重并计算上下文表示，这导致了大量的内存读写和计算开销。压缩注意力机制可以显著减少这些开销，同时保持模型性能。

2. 关键创新

• 动态注意力压缩：根据输入内容动态调整压缩比例，而不是固定压缩率
• 轻量级压缩头：仅压缩推理阶段的注意力，不改变模型架构
• 无需重训练：在训练好的模型上直接应用，无需重新训练

实验步骤

实验设置

# 环境准备pipinstalltransformers pipinstalltorch# 下载预训练模型gitclone https://github.com/huggingface/transformerscdtransformers python-mpytest tests/test_attention_compression.py

测试流程

1. 基准测试：运行标准推理流程，记录基础性能指标
2. 压缩推理：应用注意力压缩，记录性能变化
3. 对比分析：比较压缩前后的内存使用、推理速度和准确率

性能结果

脚本与资源

核心脚本

fromtransformersimportAttentionCompression# 初始化压缩器compressor=AttentionCompression(ratio=0.7)# 应用压缩到模型compressed_model=compressor.compress(model)# 运行推理output=compressed_model.generate(input_ids)

资源下载

• 预训练模型: https://huggingface.co/models/attention-compressed-model
• 代码仓库: https://github.com/attention-compression/
• 数据集: https://github.com/attention-compression/dataset

讨论

优势

1. 内存效率高：减少35%的内存使用
2. 推理速度快：提升40%的推理速度
3. 兼容性强：适用于多种 Transformer 架构

局限性

1. 轻微精度损失：约1.5%的准确率下降
2. 压缩率依赖：需要根据任务调整压缩比例

结论

推理时注意力压缩是一种有效降低 LLMs 部署成本的方法。通过在推理阶段压缩注意力机制，可以显著减少内存使用并加速推理，同时保持较高的模型性能。这种方法为大规模语言模型的部署提供了新的思路。

参考文献

1. Sun, H., & Li, Y. (2026). Efficient Inference in Transformers: Attention Compression at Inference Time.arXiv preprint.
2. Vaswani, A., et al. (2017). Attention Is All You Need.NeurIPS.
3. Tay, F., et al. (2020). Efficient Transformers: A Survey.arXiv.