AI・機械学習
再帰的ループトランスフォーマー
Recurrent Looped Transformer (yifanzhang-pro.github.io)
要約
再帰的ループトランスフォーマー(RLT)は、シーケンス長に応じて深さが成長する新しいアーキテクチャです。各トークンはデコーダー全体を横断する再帰的なパスを拡張し、ハードウェアレベルでは、バッチ処理されたエンコーダー作業と独立したデコーダー更新を並列化します。これにより、重みとメモリの再利用、およびチェックポイント化されたアクティベーションを維持しながら、参照計算を保存できます。
全文翻訳
01 / 推論
シーケンスとともに成長する深さ。各トークンは、デコーダー全体を横断する再帰的なパスを拡張します。tトークン後、そのパスはt × L_D個のデコーダーブロックを通過しますが、トークンあたりのブロック数は固定されたままです。
02 / ハードウェア
再帰的コアの周りの並列処理。既知トークンのエンコーダー作業と独立したデコーダー更新をバッチ処理します。重みとメモリを再利用し、参照計算を維持しながらアクティベーションをチェックポイント化します。
03 / RL
サンプリングからリプレイへの1つの移行。プロンプト状態とデコーダーSWA KVを含む、現在のパラメータ下で完全な履歴を再構築します。記録された行動確率を実際のサンプラーに結び付けたままにします。