Transformer危！谷歌MoR架构宣布：内存减半推理速率还翻倍

鹭羽 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI

逾越Transformer，谷歌推出全新底层架构——

Mixture-of-Recursions（MoR），注重不是MoE，它能推理速率提高2倍，而KV内存直接减半！

并且All in One，首次在简单框架中实现，用统一组参数处置惩罚差别使命的同时，举行动态分派盘算资源
。

就像给LLM开了个双层增强buff，模子性能和效率全都要
。

谷歌DeepMind联合KAIST AI、Mila人团队通过统一参数共享、自顺应递归深度和高效KV缓存，在坚持大模子性能的同时降低盘算和内存本钱，形成新的效率最优解
。

不少网友甚至将它形容为Transformer Killer
。

更有甚者体现，该架构的泛起或许能代表，潜在空间推理也许将会成为下一个LLM突破所在
。

详细MoR立异在哪些方面
？下面逐一详解
。

MoR：首次统一参数共享与自顺应盘算

Transformer的泛起虽然带来了优异的少样本泛化和推理能力，但随之而来重大的盘算和内存需求照旧让训练和安排成为难题
。

现在相关优化要领主要是参数共享和自顺应盘算，但往往只能二选一，无法同时兼顾
。

于是研究职员提出了递归混淆模子MoR，可以在简单递归Transformer中同时融合两个效率维度
。

首先接纳的递归Transformer，相比通过多个奇异层构建token的标准Transformer，其直接将模子划分为递归块，复用一组共享参数池
。

主要包括三种参数共享战略：

Cycle：循环复用层
。Sequence：一连复用统一层
。Middle变体：保存首尾层奇异参数，仅共享中心层
。

使用参数共享，可以镌汰奇异参数数目，提升漫衍式训练效率，并通过一连深度批处置惩罚消除盘算 “气泡”，提高推理吞吐量
。

然后MoR接纳动态路由机制，通过轻量级路由器为每个token分派差别递归深度，并集中盘算在重大token上，可以分为两种：

Expert-choice路由：将每个递归办法视作 “专家”，基于隐藏状态盘算分数，通过阈值选择合适的token继续盘算，接纳层级过滤，优先为重大token分派盘算
。Token-choice路由：初始阶段为每个token分派牢靠递归深度，通过softmax/sigmoid确定专家，然后token按分派深度依次完成递归
。

另外，MoR自己还借助KV缓存战略，治理键值的存储与使用，同时确保内存效率的提升：

Recursion-wise缓存：仅缓存目今递归办法中活跃token的KV对，将注重力盘算限制在外地缓存，降低内存和IO需求
。Recursive KV共享：复用首次递归的KV对供后续办法使用，确保所有token可会见历史上下文，镌汰预填充操作，而此时注重力盘算量下降幅度较小
。

在三种战略配相助用下，MoR通过在解码每个token时直接举行潜在思索，路由机制让模子能举行自顺应推理，突破了先前牢靠思索深度的限制，实现了参数效率与自顺应盘算的统一
。

性能逾越Transformer

研究职员在135M到1.7B差别参数规模的模子上，就原始Transformer、递归基线模子和MoR举行比照实验
。

实验批注，在相同的16.5e18 FLOPs的训练预算下，MoR使用了快要50%的更少参数，但实现了更低的验证损失和更高的平均少样本准确率43.1%
。

而vanilla模子的少样本准确率此时是42.3%，说明MoR拥有更高的盘算效率，可以在相同FLOPs预算下处置惩罚更多训练token
。

在训练牢靠的20B token时，MoR也镌汰了25%的训练FLOPs，训练时间还缩短了19%，峰值内存镌汰25%
。

另外，通太过析路由战略，发明Expert-choice路由的性能会在一定水平上优于Token-choice路由，说明路由粒度会对性能爆发主要影响
。

研究职员还对MoR举行了IsoFLOP剖析，发明在135M、360M、730M和1.7B参数规模，以及2e18、5e18、16.5e18的FLOPs预算下，MoR始终优于递归基线模子
。

虽然受递归容量瓶颈限制，在135M时略逊于vanilla模子，但在360M及规模的进一步扩大，MoR性能靠近甚至凌驾Vanilla模子，且参数仅为后者的1/3，验证了MoR的可扩展性
。

在推理吞吐量评估上，360M规模的MoR模子在牢靠批巨细和最大批巨细设置下，均优于vanilla
。

递归深度的增添让更多token提前退出，KV缓存占用镌汰，吞吐量显著提升，验证了深度批处置惩罚与早期退出连系对安排效率的提升
。

谷歌对底层架构的再思索

这已经不是谷歌第一次对底层架构举行重新思索，甚至可以说，谷歌始终希望使用架构立异重构盘算范式，重新寻找AI新的平衡
。

例如混淆专家模子（MoE）正是这一理念的集中体现
。

最早是在2017年，谷歌首次将MoE引入LSTM层，通过希罕门控机制，仅激活部分专家网络从事输入处置惩罚，但仍能让参数目高达137B的模子坚持高效训练
。

后面推出的GShard将MoE与Transformer连系，可实现动态负载平衡，2021年的Switch Transformer又进一步地简化了路由机制
。

而Gemini 1.5 Pro就是接纳的分层MoE架构，将专家网络与多模态处置惩罚深度连系，可以处置惩罚更为重大的多模态使命，训练和效劳效率也获得显著提升
。

MoE的底层逻辑设计突破了古板全毗连模子的盘算缺陷，现在已经成为了许多超大规模模子的优先选择，为应对算力瓶颈提供了新范式
。

另外尚有像TokenFormer等可扩展架构，将模子参数视为可学习的token，通过增量训练无缝扩展模子规模，为未来千亿级模子的低本钱迭代提供了可能
。

以是有网友以为，关于谷歌现在推出的MoR，会在未来彻底改变AI天下规则，会逾越Transformer吗
？一切交给时间验证
。

参考链接：[1]https://x.com/deedydas/status/1945313404958466519[2]https://www.alphaxiv.org/abs/2507.10524[3]https://x.com/reza_byt/status/1945498424536862841[4]https://arxiv.org/abs/1701.06538

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