English(EN) Your next LLM has a "loops" knob: what looped transformers do to latency, memory and your bill

大语言模型获得“循环次数”旋钮，可在不增加权重的情况下进行更深度的推理

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-15 21:51

一种名为循环式Transformer的新型大语言模型架构允许模型在不增加存储权重的情况下，为每个token执行更多层。这项创新以Nvidia的Dory模型为例，引入了一个可在推理过程中调整的“循环次数”参数。虽然更多的循环可以提高需要多步推理的任务的性能，但它们不会增加新信息，并且可能不会使答案不在输入或模型权重中的任务受益。需要仔细评估以确定最佳循环次数，平衡计算成本、延迟和输出质量。 AI

影响为大语言模型的推理引入了一个新的可调参数，有可能针对特定任务优化成本和性能。

排序理由讨论了大语言模型的一种新颖架构修改及其对推理的影响，但并非来自前沿实验室的直接发布。[lever_c_research降级：ic=1 ai=1.0]

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dev.to — LLM tag TIER_1 English(EN) · Michał Piszczek · 2026-11-15 21:51

你下一个大语言模型将有一个“loops”旋钮：循环Transformer对延迟、内存和你的账单有何影响

A 36-layer model just ran 96 layers per token, and nobody changed its weights. That's what a looped transformer does, and it means a model you deploy will soon ship with a new knob. Not temperature, not max tokens. Loop count. NVIDIA's Dory already has it. It's a…

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你下一个大语言模型将有一个“loops”旋钮：循环Transformer对延迟、内存和你的账单有何影响

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