RLT：计算路径随序列长度增长的Transformer
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RLT：计算路径随序列长度增长的Transformer
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AI 综述
Yifan Zhang等作者提出循环反馈 Transformer（RLT），把模型层拆分为并行因果编码器和循环解码器。每个 token 将编码器输出与上一 token 的最终解码器状态合并，使计算路径随序列长度增长，而单 token 成本固定。作者称已对该架构进行实验评估。
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最新进展10月29日 02:47
循环反馈 Transformer（RLT）提出按序列长度增长的计算路径报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月29日
- Hacker News循环反馈 Transformer（RLT）提出按序列长度增长的计算路径
论文提出 Recurrent Looped Transformer（RLT），把层拆分为并行因果编码器和循环解码器，每个 token 将编码器输出与上一 token 的最终解码器状态合并，使计算路径随序列长度增长而单 token 成本固定。
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