【新智元导读】Transformer杀手来了?KAIST、谷歌DeepMind等机构刚刚发布的MoR架构,推理速度翻倍、内存减半,直接重塑了LLM的性能边界,全面碾压了传统的Transformer。网友们直呼炸裂:又一个改变游戏规则的炸弹来了。
最终,在135M到1.7B的参数规模下,MoR直接划出了一个新的帕累托前沿:相同的训练FLOPs,但困惑度更低、小样本准确率更高,并且吞吐量提升超过2倍。
LLM在处理文本时,会把句子拆成一个个token,不过,像「的」「是」「在」这种词,并不需要多高深的推理,只需要一次前向传播就够了。而复杂的token,则需多次经过同一层栈。
总之,如果说Transformer是一个庞大的工厂流水线,那MoR就更像一支高效的特种部队。未来的AI,恐怕不会再比拼谁更重,而是谁更会分工调度、节省力气。
(右)展示token级递归深度的路由模式示例,颜色越深表示该token在递归块中的计算越活跃。底部数字以不同颜色标注各文本token的递归步数:1步、2步和3步 。
表2:路由策略与键值缓存策略的比较。(左)两种路由策略总结:专家选择与令牌选择;(右)缓存策略相对于普通Transformer的相对成本效率
2.跨递归共享(见图2c):只在第一个递归层生成并缓存KV对,然后在之后所有层中重复使用。这种机制下,每一层参与注意力计算的Query数量可能会减少。
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📸 张学良记者 胡庭利 摄
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📸 乐福娥记者 纪振才 摄
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