Transformer迎来新挑战者？谷歌发布新架构，用一半内存实现推理速度翻倍

主要观点总结

DeepMind和KAIST联合发布了一种新型语言模型架构MoR，旨在提高语言模型的推理速度和降低训练和部署成本。该架构结合了递归计算和动态路由机制，允许不同的token根据复杂度接受不同深度的处理，同时优化参数效率、内存管理和计算负载。

关键观点总结

关键观点1: MoR架构的核心创新

将递归计算与动态路由机制相结合，解决多重效率问题，允许不同的token根据自身的复杂度接受不同深度的处理。

关键观点2: MoR架构的参数效率提升

通过共享参数块和提升参数效率，同时采用“路由器”来决定每个token需要的递归计算次数。

关键观点3: MoR的内存管理改进

提出了两种新的KV缓存策略来降低内存占用和数据读写量，通过递归式缓存和递归共享策略优化内存使用。

关键观点4: MoR的实验结果

在多项少样本学习任务中，MoR架构的模型性能超过基准Transformer模型，同时实现了推理速度翻倍、训练计算量减少和降低了KV缓存内存使用。

关键观点5: MoR的发展背景

基于谷歌早前的相关研究铺垫，如Mixture-of-Depths技术，MoR延续了AI效率优化的探索，从单一维度转向多个维度的协同优化。

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