Transformer终结者！谷歌DeepMind全新MoR架构问世，新一代魔王来了

主要观点总结

本文介绍了谷歌DeepMind团队新发布的名为MoR（Mixture-of-Recursions）的LLM模型架构，该架构旨在提高推理速度、减少内存使用并改善模型性能。文章涵盖了MoR架构的关键特点、实现方式、实验研究结果以及与其他模型的比较等内容。

关键观点总结

关键观点1: MoR架构概述

MoR是一个全新的LLM模型架构，被业内认为有潜力成为Transformer的替代品。它的推理速度提升，训练FLOP减少，KV缓存内存直接减半。

关键观点2: MoR的主要特点

MoR架构的主要特点包括：1) 因token而异，对不同的token进行不同的处理；2) 循环复用，让LLM推理速度翻倍；3) 通过共享块实现高效的计算。

关键观点3: MoR的路由机制和KV缓存策略

MoR依赖于两大组件：路由机制和KV缓存策略。路由机制包括专家选择路由和token选择路由。KV缓存策略则包括按递归层缓存和跨递归共享。

关键观点4: MoR的实验结果和优势

MoR在各种实验评估中表现出优异的性能，相较于传统Transformer和其他模型，MoR在相同计算预算下实现了更低的验证损失和更高的准确率。此外，MoR还具有较高的参数效率和可扩展性。

关键观点5: MoR的推理吞吐量评估

通过参数共享，MoR能利用连续深度批处理技术，在推理阶段显著提升吞吐量。实验表明，结合深度批处理机制与提前退出策略，可大幅加速MoR模型的推理速度。

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