Looped Transformer全量BPTT胜出
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Looped Transformer全量BPTT胜出
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AI 综述
港大MMLab与Yale团队通过近600次训练发现，在联合调整模型规模、训练token数及前后向循环次数后，Looped Transformer的扩展规律仍偏好全量BPTT；算力匹配时，循环次数更少的全量BPTT一致优于同算力截断设置。固定模型规模下，最佳循环次数与训练token预算还会随算力增加而上升。
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最新进展10月28日 15:17
Looped Transformer 近 600 次训练研究：全量 BPTT 优于截断反向传播报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月28日
- AGI HuntLooped Transformer 近 600 次训练研究：全量 BPTT 优于截断反向传播
港大 MMLab 与 Yale 团队通过近 600 次训练证明，在联合优化前后向循环次数时，Looped Transformer 的 scaling law 仍偏好全量 BPTT。算力匹配对比中，更少循环的全量 BPTT 一致胜过同算力截断设置；固定模型大小时，最优循环数与训练 token 预算随算力增长。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。