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Chain-of-Thought 提示比循环 Transformer 具有更多内存

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

研究人员探讨了 Chain-of-Thought 提示和循环 Transformer 之间内存使用差异。他们发现 Chain-of-Thought 利用生成的 token 作为持久的草稿本，而循环 Transformer 则依赖于循环隐藏激活。研究表明，与能够处理 P-complete 任务的 Chain-of-Thought 相比，压缩循环受限于其循环状态的大小，限制了它们解决复杂问题的能力。 AI

影响 这项研究阐明了两种 Transformer 推理方法的内存预算差异，可能指导未来复杂任务的模型设计。

排序理由 这是一篇详细介绍改进 Transformer 模型新方法的论文。[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) · Haozhou Zhang ·

    思维链与压缩循环Transformer：内存预算分离

    arXiv:2605.30757v1 Announce Type: new Abstract: Chain-of-thought prompting and looped Transformers both give a fixed model more test-time computation, but they differ in what they remember. Chain-of-thought stores intermediate state in generated tokens that remain in the context,…

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