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English(EN) Truncate or Not? A Scaling Study of Looped Transformers with Truncated Backpropagation

循环 Transformer：缩放研究中全反向传播优于截断

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

一篇新发表在 arXiv 上的研究论文探讨了在训练循环 Transformer 中截断反向传播（BPTT）的有效性。Xuyuan Xiong 进行的研究表明，虽然截断可以节省计算资源，但在优化循环次数的情况下，全 BPTT 通常能获得更好的结果。研究发现，循环次数较少且使用全 BPTT 的模型，其性能始终优于计算量相同的截断设置。当模型规模也灵活调整时，最优配置涉及两个完全训练的循环，与非循环模型相比，在参数更少且训练计算量仅略微增加的情况下，实现了更低的验证损失。 AI

影响 这项研究为优化 Transformer 模型的训练计算量提供了见解，可能有助于更高效地开发大型语言模型。

排序理由 发表在 arXiv 上的研究论文，详细介绍了特定 Transformer 架构和训练方法的缩放研究。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Xuyuan Xiong, Siyu Chen, Zihan Shao, Yue Su, Weiyang Jin, Ping Luo, Zhuoran Yang, Xihui Liu ·

    截断还是不截断？循环 Transformer 截断反向传播的缩放研究

    arXiv:2610.26030v2 Announce Type: replace Abstract: Looped transformers reuse a shared block of layers to increase computational depth without increasing the number of trainable parameters. They are trained with backpropagation through time (BPTT). To save training compute, BPTT …

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