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实体 There Is No Free Loop: When Does Looping a Trained Model Pay for Its Inference Compute?

There Is No Free Loop: When Does Looping a Trained Model Pay for Its Inference Compute?

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  1. TOOL · CL_336348 ·

    研究发现：模型循环仅对小型架构有益

    一篇题为“没有免费的循环：训练好的模型循环何时能收回其推理计算成本？”的新研究论文，探讨了为预训练模型添加循环的有效性。研究发现，虽然循环会增加每个 token 的推理成本，但与未循环的相同训练模型或使用相同计算预算的模型相比，它仅对小型模型（小于 0.8B 参数）有益。对于大型模型（4B 和 9B 参数），循环版本并未优于其非循环版本，这表明对于大型架构而言，循环的额外成本并不足以证明其性能提升是合理的。