松弛递归Transformers：与逐层的LoRA的有效参数共享

这篇论文介绍了一种名为Relaxed Recursive Transformers的创新方法，用于压缩大型语言模型。这种方法通过低秩适应模块增加了层间参数共享的灵活性，这与传统语言模型结构有显著不同。值得注意的是，这些递归变压器不仅减少了参数数量，而且保持了与全尺寸模型相当的性能水平。一个关键特点是连续的深度批处理技术，大大提高了推理吞吐量，比标准模型提供了2-3倍的速度增益。研究还探讨了各种初始化方法，Stepwise方法显示出最佳结果。对于那些对语言模型的效率和可扩展性感兴趣的人来说，这篇论文提出了引人注目的进展，可能会影响未来该领域的发展。- 递归Transformer和松弛递归Transformer通过参数共享和低秩适应模块实现模型压缩和性能提升。 - 递归Transformer通过循环重复使用一组层来实现参数共享，能够在减小模型尺寸的同时保持较高的性能。 - 松弛递归Transformer通过引入低秩适应模块，放宽了参数共享的限制，提高了模型的灵活性和性能。 - 递归Transformer和松弛递归Transformer在性能上超过了相同规模的预训练模型和知识蒸馏基线。 - 递归Transformer结合早期退出机制，可以实现连续深度批处理，提高推理吞吐量。 - 通过递归转换和松弛递归转换，可以在减小模型尺寸的同时保持较高的性能，适用于大规模语言模型的高效部署。 - Relaxed Recursive Transformers模型通过循环结构和参数共享策略提高了语言建模任务的性能。 - 模型的核心组件是多头注意力机制和前馈网络。 - 递归Transformer相对于传统Transformer具有更高的内存效率，可以实现更大的批处理大小。 - 递归Transformer相对于传统Transformer可以实现2-3倍的生成速度提升。 - 递归Transformer在不同场景下都可以实现显著的吞吐量提升。