主観的深さとタイムスケールTransformer：どこで、いつ計算するかを学習

この記事は、ArXivから提供されており、Transformerアーキテクチャへの新しいアプローチを提示している可能性があります。タイトルは、Transformer内での計算を最適化することに焦点を当てていることを示唆しており、おそらく処理の深さと操作のタイムスケールを動的に調整することによって行われます。「主観的深さ」と「タイムスケール」という用語は、固定された構成ではなく、学習された適応メカニズムを意味しています。この研究は、大規模言語モデル（LLM）の効率とパフォーマンスを向上させる方法を探求している可能性が高いです。