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论文更新 / THE SIGNAL

循环语言模型的等深度缩放定律

How Much Is One Recurrence Worth? Iso-Depth Scaling Laws for Looped Language Models

重要性 5.5 AI 辅助整理

论文测得循环等价指数 φ=0.46,循环块无法完全替代独立块。

资讯摘要

论文提出循环语言模型的等深度缩放定律,用联合公式拟合循环次数 r∈{1,2,4,8}、训练算力跨度约50倍的预训练结果,测得循环等价指数 φ=0.46,介于完全等价(φ=1)与无容量增益(φ=0)之间。作者报告 r=4 时 410M 循环模型效果与 580M 非循环模型相当,但训练成本相当于 1B 非循环模型。截断反向传播使 φ 降至 0.38,超连接使其升至 0.65。

要点速读

  1. 论文拟合联合缩放定律 L = E + A (N_once + r^φ N_rec)^(-α) + B D^(-β),测得 φ=0.46。
  2. 作者报告 r=4 时 410M 循环模型验证损失与 580M 非循环模型相当,训练成本却相当于 1B 非循环模型。
  3. 截断反向传播使 φ 降至 0.38,超连接使 φ 升至 0.65;代码已公开。

中文摘要由 AI 根据公开来源生成,可能存在理解偏差;具体能力、数字、开放时间等信息请以原文为准。
采集于 2026/10/31 08:00:18(北京时间)。 arXiv 日期为本次公告时间,论文初次投稿日期请查看原文版本记录。

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