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　　猫眼影戏记者 杜燕 报道w3u7903ejky2ywls

闻乐 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

既能提升模子能力

，又不显著增添内存和时间本钱

，LLM第三种Scaling Law被提出了。

关于1.6B模子

，能实现性能靠近4.4B模子

，内存占用仅为后者的1/22

，延迟增添量为1/6。

并且可直接应用于现有模子（如Qwen-2.5）

，无需重新训练。

这就是阿里通义团队提出的PARSCALE。

现在LLMs的优化主要有两种思绪：参数扩展（如GPT-4）和推理时间扩展（如DeepSeek-R1）

，但会增添内存和时间本钱。

阿里通义团队提出的新范式受CFG（无分类器指导）双路径推理机制的启发。

他们将CFG的并行头脑从 “天生阶段的推理优化” 扩展为 “训练和推理全流程的「盘算缩放」”。

让我们来扒一翦绺艺细节。

将CFG的并行头脑扩展到盘算缩放PARSCALE关于CFG双路径的灵感迁徙

CFG 通过同时运行有条件天生（输入提醒词）和无条件天生（不输入提醒词）两条路径

，再通过加权平均融合效果

，提升天生质量（如文内情关性、图像细节精准度）。

其焦点在于使用并行盘算（两次前向撒播）增强模子决议的多样性和准确性

，而无需增添模子参数。

研究职员视察到CFG的有用性可能源于盘算量的增添（两次前向撒播）

，而非纯粹的条件指导。

由此提出假设：并行盘算的规模（如路径数目）可能是提升模子能力的要害因素

，而非仅依赖参数规；蛲评硎奔涞拇欣┱梗ㄈ缣焐鄑oken）。

CFG用2条并行路径提升性能

，PARSCALE则将路径数目扩展为P条（如P=8）

，并通过可学习的输入变换和动态聚合

，使并行盘算成为一种可扩展的 “盘算缩放” 范式。下图展示了PARSCALE要领。

PARSCALE刷新的并行盘算框架

1、输入层：可学习的多路径输入变换

焦点刷新是将CFG的牢靠双路径扩展为P条可学习的并行路径

，每条路径通过可训练的前缀嵌入天生差别化输入。

前缀嵌入天生：为每个并行路径引入可训练的前缀向量（维度与输入嵌入一致）

，拼接在原始输入前

，形成路径专属输入。KV缓存区分：在Transformer的注重力层中

，差别路径的键（K）和值（V）缓存相互自力

，确保各路径的盘算互不打搅

，增强输出多样性。

2、盘算层：并行前向撒播

并行执行：将P个差别化输入同时输入模子

，使用GPU的并行盘算能力

，一次性完成P路前向撒播

，天生P个输出流。效率优势：通过批量矩阵运算实现P路并行

，盘算效率随P线性增添

，共享模子主体参数

，仅增添前缀嵌入等少量可训练参数。

3、输出层：动态加权聚合

通过多层感知机（MLP）动态盘算各路径输出的聚合权重

，替换 CFG 的牢靠权重机制：若某路径输出与目今输入语义匹配度高

，MLP 会为其分派更高权重。

PARSCALE更高效

PARSCALE vs. 参数扩展

当P=8时

，1.6B参数模子在HumanEval的性能（Pass@1=39.1%）靠近4.4B参数模子（Pass@1=45.4%）

，但内存占用仅为后者的1/22

，延迟增添量为1/6。

在GSM8K数学推理使命中

，P=8使1.8B模子性能提升34%（相对基准）

，显著高于参数扩展的增益。

两阶段训练战略

阶段1：用古板要领预训练模子至收敛（1Ttokens）。

阶段2：冻结主体参数

，仅训练前缀嵌入和聚合权重（20Btokens

，占总数据的 2%）。

P=8模子在GSM8K上提升34%

，且与重新训练效果相当

，证实少量数据即可激活并行路径的有用性。且该战略使训练本钱降低约 98%

适配现有模子

研究团队在Qwen-2.5-3B模子上举行一连预训练和参数高效微调（PEFT）

，仅调解前缀和聚合权重。

效果显示

，在代码天生使命（HumanEval+）中PEFT 要领使Pass@1提升15%

，且冻结主体参数时仍有用

，证实动态调解 P 的可行性。

PARSCALE通过可学习的多路径输入、动态聚合权重、全流程并行优化

，将CFG的 “双路径启发” 升级为一种通用的盘算缩放范式。

感兴趣的朋侪可到官方审查更多细节～

论文链接：https://arxiv.org/abs/2505.10475代码地点：https://github.com/QwenLM/ParScale参考链接：https://x.com/iScienceLuvr/status/1923262107845525660

— 完 —

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