Jonas Geiping 的潜推理测试时计算扩展 - #723

这篇文章总结了一个讨论新语言模型架构的播客节目。重点是关于一篇论文，该论文提出了一种用于“在潜在空间中思考”的循环深度方法。讨论涵盖了内部推理与口头推理，模型如何根据token难度分配计算，以及架构的优势，包括零样本自适应退出和推测解码。文章强调了模型对LLM的简化、与扩散模型的相似性以及其在推理任务上的表现。文章还讨论了比较具有不同计算预算的模型的挑战。

• •该论文介绍了一种使用循环深度的新型语言模型架构。
• •该模型侧重于“在潜在空间中思考”并动态分配计算。
• •该架构提供了零样本自适应退出和推测解码等优势。