Looped Transformers截断BPTT扩展规律研究
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Looped Transformers截断BPTT扩展规律研究
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AI 综述
arXiv预印本（2026年10月）显示，Looped Transformers联合优化前向与反向循环次数时，完整BPTT优于截断设置。该结论基于近600次训练运行拟合的统一扩展规律，证实相同计算开销下，较少循环次数的完整BPTT一致优于截断方案。 研究进一步指出，固定模型大小时，计算最优循环次数与训练token预算均随计算量增长。当模型大小自由选择时，完全训练2个循环为最佳设置，相比计算最优非循环模型，非嵌入参数减少约27%，训练计算仅增加8%，但损失更低。
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最新进展10月20日 12:00
Looped Transformers 中截断反向传播的扩展规律研究报道时间线
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10月20日
- arXiv · MLLooped Transformers 中截断反向传播的扩展规律研究
联合优化前向与反向循环次数时，完整 BPTT 优于截断设置；该结论基于近 600 次训练运行拟合的统一扩展规律。 规律显示在相同计算开销下，较少循环次数的完整 BPTT 一致优于截断设置；固定模型大小时，计算最优循环次数与训练 token 预算随计算量增长。 模型大小自由时，完全训练 2 个循环为最佳设置，相比计算最优非循环模型损失更低，非嵌入参数少约 27%，训练计算仅多 8%。
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