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　　猫眼影戏记者 林志慧 报道w3u7903ejky2ywls

机械之心报道

编辑：冷猫

大型语言模子已展现出卓越的能力，但其安排仍面临重大的盘算与内存开销所带来的挑战。随着模子参数规模扩大至数千亿级别，训练和推理的本钱变得高昂，阻碍了其在许多现实应用中的推广与落地。

这促使研究者们围绕两个主要偏向起劲探索高效化手艺：一是通过权重共享提升参数效率，二是凭证输入重漂后动态分派盘算资源，实现自顺应盘算

而一切的基础则是 Transformer 架构。这次谷歌又一次坐不住了，在递归 Transformer 的基础上再次进化，宣布了名为 Mixture-of-Recursions （MoR）的新 LLM 模子架构，有学者以为这个新架构「有潜力成为 Transformer 的杀手」

MoR 框架引入了一种统一要领，同时实现参数共享和自顺应盘算。与以往伶仃处置惩罚参数镌汰或自顺应盘算的要领差别，MoR 将动态 token 级路由集成到参数高效的递归 Transformer 中，建设了一种协同架构，实现了「无需肩负大模子本钱的大模子质量」。

论文问题：Mixture-of-Recursions: Learning Dynamic Recursive Depths for Adaptive Token-Level Computation论文链接：alphaxiv.org/abs/2507.10524

在本研究中，作者提出了Mixture-of-Recursions（MoR），一个统一框架，旨在充分验展递归 Transformer 的潜力（如图所示）。MoR 通过端到端训练轻量级的路由，为每个 token 分派专属的递归深度：即凭证每个 token 所需的「思索」深度，决议共享参数

？槎云渲馗从τ玫拇问佣趟阕试淳嫉胤峙傻阶钚枰牟糠。

这种基于 token 的动态递归机制，自然支持递归级的键值（KV）缓存，即凭证每个 token 所分派的递归深度，有选择地存储和检索对应的键值对。该定向缓存战略显著降低了内存带宽压力，从而无需后处置惩罚操作就能提升推理吞吐量。

因此，MoR 在一个统一架构中同时实现了三项优化：

1.参数共享：通过权重绑定显著镌汰参数目

；

2.盘算路由：通过 token 路由阻止冗余盘算（镌汰无效的 FLOPs）

；

3.递归级缓存：按需缓存键值对，降低内存会见开销，提升吞吐效率。

MoR 以此兼顾了性能、效率和盘算资源使用率，是递归 Transformer 架构的主要演进

MoR 总览

左图显示每个递归办法由一组牢靠堆叠的层与一个路由（router）组成。路由会为每个 token 决议是继续通过递归块（举行下一轮递归），照旧提前退出。图中灰色方框体现的就是该递归

？。

中图展示了完整的模子结构。关于每个 token，模子会凭证路由的决议，对共享的递归

？樽疃嘀馗从τ N_r 次，从而实现动态递归深度。

右图 是一个 token 级的路由示例，展示了每个 token 的现实递归次数。颜色越深的单位格体现该 token 在目今递归办法中被激活加入了盘算。底部显示了每个文本 token 现实履历的递归次数，使用差别颜色编码标注（如：紫色 1 次、蓝色 2 次、红色 3 次）。

焦点架构与要领

递归 Transformer 模子基础

MoR 基于递归 Transformer，通过跨多个层共享权重来实现参数效率，而不是为每一层维护唯一参数。

多种参数共享模式

循环：递归块循环复用（例如，重复层 [0,1,2]）

序列：每个块一连地重用相同的层（例如，[0,0,0]，[1,1,1]）

中周期 / 中序列：保存首层和尾层的奇异参数，同时共享中心层权重的变体

中周期战略在履历上被证实最为有用，在参数效率和模子表达能力之间提供了最佳平衡。

动态路由机制

MoR 的焦点立异在于其动态路由系统，该系统凭证单个 token 的盘算需求分派差别的递归深度。实现了两种主要的路由战略：

1、在每一个递归办法 r，路由器 G 会对每个 token 目今的隐藏状态举行评估，并选择 top-k 的 token 继续进入下一层递归。

这会形成一个逐步收窄的盘算漏斗：重大的 token 会接受更深层的处置惩罚，而简朴的 token 会更早退出盘算。然而，这种要领在训练历程中碰面临因果性挑战，因此需要接纳一些专门的手艺：

辅助路由（Auxiliary Router）：一个单独的轻量网络，用于在推理阶段展望 top-k 的选择

；辅助损失（Auxiliary Loss）：接纳二元交织熵损失，勉励路由器输出靠近二值化，从而实现更清晰的阈值判断。

2、Token 选择路由（Token-Choice Routing）：每个 token 在一最先就做出一次路由决议，以确定其完整的递归深度。这种方法自然知足因果性要求，但需要引入负载平衡机制：

平衡损失（Balancing Loss）：正则项，用于勉励递归深度之间的匀称漫衍

；路由偏置（Router Bias）：在训练历程中动态调解各专家的偏置项。

KV缓存优化

MoR 引入了两种针对动态深度模子的专用 KV 缓存战略：

递归式 KV 缓存：在每个递归深度选择性地缓存 KV 对，注重力仅限于外地缓存的 token：

递归 KV 共享：所有 token 都会遍历第一个递归块，该块的 KV 对会被缓存并在后续递归中重用：

实验效果

MoR 在相同盘算预算下以更少参数优于基线模子

在等效的训练预算（16.5 × 10?? FLOPs）下，作者将 MoR 模子与 原始 Transformer 及递归 Transformer 举行了较量。如表 3 所示，MoR 模子接纳「专家选择路由」（expert-choice routing）和两层递归（N_r = 2），实现了更低的验证损失，并在少样本学习平均准确率上逾越基线（43.1% 比照 42.3%）。值得注重的是，只管参数目镌汰近 50%，MoR 依然取得了更优性能。这一优势归因于其更高的盘算效率，使其在相同 FLOPs 预算下处置惩罚了更多训练 token。

在牢靠 FLOPs（16.5e18）与牢靠 token 数（20B）两种设定下，对 MoR、递归 Transformer（Recursive）和标准 Transformer（Vanilla）举行了比照。

MoR 在相同数据下以更少盘算逾越基线模子

为了单独剖析架构差别，作者在牢靠训练 token 数目（20B）下举行评估。效果显示，MoR 模子（N_r = 2）在使用比基线模子少 25% 的 FLOPs情形下，仍实现了更低的验证损失和更高的准确率。

这种理论上的效率优势在实践中带来了显著提升：相比于基线模子，MoR 的训练时间镌汰 19%，峰值内存使用量下降 25%。这些刷新泉源于 MoR 的层级过滤机制与递归注重力战略，有用缩短了序列长度，实现了更优的盘算 - 准确率平衡，甚至在预训练阶段亦是云云。

MoR 性能受路由与缓存战略影响

作者还评估了 MoR 架构下的一些设计变体，特殊是在轻量级的三层递归设置（N_r = 3）下仍具可比性的 Vanilla 模子。效果显示，接纳「token 选择路由」时准确率较低（40.0%），而「专家选择路由」体现更好（42.6%），批注路由粒度对模子性能具有要害影响。

别的，接纳 KV 缓存共享略微降低了性能，但显著提升了内存效率。在对内存占用有要求的安排场景中，这种性能与资源之间的权衡是值得接受的。

差别盘算预算下的验证损失，在四种模子规模（135M、360M、730M 和 1.7B 参数目）下举行比照。

MoR 是一种可扩展且参数高效的架构

如图所示，MoR 在所有模子规模和盘算预算下都稳固优于递归基线模子。只管在最小规模（135M）下体现略低于原始 Transformer（可能由于递归容量瓶颈所致），但这种差别随着模子规模的扩大迅速缩小。在参数目凌驾 360M 时，MoR 不但能够追平，并且在低至中等预算下经常逾越原始 Transformer。

效果批注：MoR 是标准 Transformer 的一种可扩展且高效的替换计划

它在使用显著更少参数的情形下，取得了优异的验证性能，因而很是适适用于预训练以及大规模安排。

MoR 通过一连深度批处置惩罚提升推理吞吐量

如图 4a 所示，在上述两种批处置惩罚设置下，所有 MoR 变体的推理吞吐量均高于 Transformer 基线模子。

随着递归深度的增添，更多 token 可在早期阶段退出，从而镌汰 KV 缓存的使用。这一机制显著提升了推理速率：

例如，MoR-4 在最大批量设置下的吞吐量提升可达 2.06 倍

虽然这陪同着稍微的性能下降，但思量到吞吐量的大幅提升，这种权衡是值得的。

实验效果批注：将深度偏向批处置惩罚范式与提前退出机制相连系，能够显著提升 MoR 在现实安排场景中的推理吞吐能力。

图中 (a) 在牢靠批量和最大批量设置下，MoR 与原始 Transformer 在推理吞吐量与对数似然（log-likelihood）之间的帕累托前沿（Pareto frontier）体现比照。

(b) 参数共享战略对递归 Transformer 的影响：展示了递归次数为 = 3 的递归 Transformers 在四种差别参数共享战略下的负对数似然（NLL）体现。这些模子在 100 亿 token 上预训练。图中红色虚线体现完整规模的原始 Transformer，玄色虚线体现参数目约为其三分之一的基线模子。

(c) 四种差别架构在启用 KV 缓存共享时的 NLL 体现比照。其中：

MoR 的绿色体现禁用递归级 KV 缓存（recursion-wise KV caching），蓝色体现启用递归级 KV 缓存共享（recursive KV sharing）

；MoR-E 体现接纳专家选择路由（expert-choice routing）的 MoR，MoR-T 体现接纳 token 选择路由（token-choice routing）的 MoR。

尚有消融实验，请参照原论文。

总结与讨论

MoR 通过证实参数效率和自顺应盘算可以协同连系，为高效的 LLM 架构建设了一种新的规范。该框架实现大型模子质量的同时显著降低了盘算需求的能力，解决了语言建模中的基本可扩展性挑战。

最主要的是，MoR 为开发更具认知启发性的 AI 系统提供了基础。其在天生历程中能够按每个 token 自顺应地分派「思索深度」的能力，与语言模子中新兴的潜在推理和内部思索研究相一致。这批注 MoR 可以作为一个平台，用于研究模子怎样学会在坚持通例使命效率的同时，更深入地思索重大问题。

该要领简直提高了推理速率，降低了 KV 缓存，但其是否能被称为「Transformer 杀手」，仍然保存许多质疑。

更多细节内容，请参考原论文。

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