Fleuret谈teacher forcing的架构权衡

François Fleuret 称，teacher forcing 能把中等规模状态在时间维度上的迭代，转化为巨大状态在深度维度上的迭代，从而更适配 GPU 的并行计算特性。 他认为这一转换也有代价：模型难以学习内部状态的动态，因而只能依赖逐 token 推理。这是 Fleuret 对 Transformer 架构中计算效率与内部状态学习能力之间权衡的分析。

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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。