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原标题：谷歌更新Transformer架构，更节省计算资源
！50%性能提升
关键字：模型,基线,更多,资源,方法文章来源：量子位
内容字数：4091字内容摘要：
明敏 发自 凹非寺量子位 | 公众号 QbitAI谷歌终于更新了Transformer架构。
最新发布的Mixture-of-Depths（MoD），改变了以往Transformer计算模式。
它通过动态分配大模型中的计算资源，跳过一些不必要计算，显著提高训练效率和推理速度。
结果显示，在等效计算量和训练时间上，MoD每次向前传播所需的计算量更小，而且后训练采样过程中步进速度提高50%。
这一方法刚刚发布，就马上引发关注。
MoE风头正盛，MoD已经来后浪拍前浪了？
还有人开始“算账”：
听说GPT-4Turbo在Blackwell上提速30倍，再加上这个方法和其他各种加速，下一代生成模型可以走多远？
所以MoD如何实现？
迫使大模型关注真正重要信息这项研究提出，现在的大模型训练和推理中，有很多计算是没必要的。
比如预测下一个句子很难，但是预测句子结束的标点符号很简单。如果给它们分配同样的计算资源，那么后者明显浪费了。
在理想情况下， 模型应该只给需要准确预测的token分配更多计算资源。
所以研究人员提出了MoD。
它在输入序列中的特定位置动态分配FLOPs（运算次数或计算资源），原文链接：谷歌更新Transformer架构，更节省计算资源！50%性能提升
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文章来源：量子位
作者微信：QbitAI
作者简介：追踪人工智能新趋势，关注科技行业新突破
