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实体 Adaptive Depth in Looped Transformers: Diagnosing Learned Halting Gates and Trajectory Readouts

Adaptive Depth in Looped Transformers: Diagnosing Learned Halting Gates and Trajectory Readouts

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  1. RESEARCH · CL_154389 ·

    研究人员探索自适应深度和循环折叠以优化 Transformer

    两篇新研究论文探索了通过动态调整深度来优化 Transformer 模型的新方法。第一篇论文《Looped Transformers 中的自适应深度》研究了学习到的停止门和轨迹读出,发现固定的先验深度监督可以带来更好的性能和实际的推理时间节省。第二篇论文《Mobius Learning: Transformers 中的循环深度折叠》介绍了一种训练架构,其中不同的数据流遵循循环移位的块顺序,允许块同时针对浅层和深层角色进行优化,并在内存…