Meta与MIT研究循环复用Transformer层
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Meta与MIT研究循环复用Transformer层
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AI 综述
Meta 与 MIT 的研究者发表论文称，循环复用 Transformer 层能让模型在不增加参数的情况下获得更深深度，在固定规模下整体循环全部层的质量最佳。研究训练了最高 1B 参数、最多 155B token 的稠密模型，并加入每循环小型适配器，仅增加 1.1%–4.3% 参数，而翻倍深度需增 51.4%。研究还修复了并行循环方法，使解码时可同时运行多轮循环。论文称训练算力紧张时循环中间层收益最高。
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最新进展11月2日 19:53
Meta 与 MIT 论文：循环复用 Transformer 层可超越普通模型报道时间线
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11月2日
- Rohan PaulMeta 与 MIT 论文：循环复用 Transformer 层可超越普通模型
Meta 与 MIT 的论文发现，循环复用 Transformer 层能让模型在不增加参数的情况下获得更深深度，且整体循环全部层在固定规模下质量最佳。研究训练了最高 1B 参数、最多 155B token 的稠密模型，并加入每循环小型适配器（仅增 1.1%–4.3% 参数，而翻倍深度需增 51.4%），还修复了并行循环方法使解码时可同时运行多轮循环。训练算力紧张时，循环中间层收益最高。
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