寻找谷歌 2025 年 7 月论文 Mixture-of-Recursions

保存时间：2026/3/29 20:45:59

寻找谷歌 2025 年 7 月论文 Mixture-of-Recursions
内容由豆包 AI 生成
2025年7月的论文，正是为了解决上述问题，提出了一个全新的框架——Mixture-of-Recursions (MoR)，中文可理解为“混合递归”。这是一篇谷歌的论文，你把它找出来
你要找的论文是《Mixture-of-Recursions: Learning Dynamic Recursive Depths for Adaptive Token-Level Computation》，由谷歌 DeepMind 联合 KAIST 等机构发布。论文链接为：https://arxiv.org/abs/2507.10524。
该论文提出了一种全新的框架 Mixture-of-Recursions（MoR），通过引入动态路由机制和高效的 KV 缓存策略，实现了推理速度翻倍、内存减半的显著优化，在性能上全面碾压传统的 Transformer 架构。
参考 8 篇资料
你把它的 abstract 解释一下，展现一下，然后再解释。
你提到的论文《Mixture-of-Recursions: Learning Dynamic Recursive Depths for Adaptive Token-Level Computation》目前没有公开的摘要内容。不过根据相关报道，其核心内容是提出了一种全新的框架 Mixture-of-Recursions（MoR）。
MoR 在一个统一架构中同时实现了三项优化：
  • 参数共享：通过权重绑定显著减少参数量。
  • 计算路由：通过 token 路由避免冗余计算，减少无效的 FLOPs（浮点运算次数）。
  • 递归级缓存：按需缓存键值对，降低内存访问开销，提升吞吐效率。
MoR 能够在使用同一组参数处理不同任务的同时，动态分配计算资源，从而使推理速度提高 2 倍，KV 内存直接减半，兼顾了性能、效率和计算资源利用率，是递归 Transformer 架构的重要演进。
参考 17 篇资料
2507.10524v2.pdf
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你现在有了，你现在解释一下吧？

Mixture-of-Recursions（MoR）论文核心内容解读

基于提供的论文全文，以下从摘要核心提炼和关键技术与实验结论两方面，用通俗逻辑拆解 MoR 框架的核心价值与实现逻辑。

一、摘要核心提炼

语言模型规模扩大虽能提升能力，但训练和部署的计算、内存成本极高。现有优化方案通常只聚焦 “参数共享”（减少权重冗余）或 “自适应计算”（按需分配算力）中的一项，无法同时兼顾两者。
MoR 框架的核心是在递归 Transformer 架构中统一这两种优化思路，具体通过三个关键设计实现：
  1. 参数共享：复用一组共享的网络层（递归块），大幅减少参数量；
  2. 自适应 token 级递归深度：通过轻量级路由模块，为不同 token 动态分配 “递归次数”（复杂 token 多递归、简单 token 少递归）；
  3. 高效 KV 缓存：仅缓存当前递归步骤中 “活跃 token” 的键值对（KV 对），减少内存访问开销；同时还提出 “KV 共享变体”，复用第一次递归的 KV 对，进一步降低预填充阶段的延迟和内存占用。
实验结果显示，在 1.35 亿～17 亿参数规模下，MoR 形成了新的 “性能 - 效率帕累托最优”：相同训练算力、更小模型尺寸下，验证困惑度更低、少样本准确率更高，且推理吞吐量显著超过普通 Transformer 和现有递归模型，实现了 “大模型性能、小模型成本”。

二、关键技术与实验结论

1. 核心技术：如何实现 “参数共享 + 自适应计算”？

（1）参数共享策略：Middle-Cycle 最优

MoR 基于递归 Transformer，通过 “层绑定” 复用权重，论文对比了 4 种参数共享方式，最终确定Middle-Cycle 策略效果最佳：
  • 保留模型 “第一层” 和 “最后一层” 的独特参数（捕捉输入输出的关键特征）；
  • 中间层按 “循环复用” 逻辑共享权重（例如 9 层模型拆为 3 次递归，每次复用 “层 0-1-2”）；
  • 相比其他策略（如全循环复用、顺序复用），既能减少参数量，又避免因过度共享导致的性能损失。

（2）自适应路由：两种方式按需选

路由模块是 MoR 实现 “token 级算力分配” 的核心，负责决定每个 token 该递归多少次，论文提出两种路由策略：
表格
路由类型核心逻辑优势局限
专家选择路由（Expert-choice）每个递归步骤（如递归 1、2、3）作为 “专家”，从当前 token 中选 top-k 继续递归（如递归 1 选全部 token，递归 2 选 2/3，递归 3 选 1/3）算力分配精确，负载完全均衡训练时可能存在 “信息泄露”（需依赖辅助损失函数修正）
Token 选择路由（Token-choice）一开始就为每个 token 分配固定递归次数（如 token “Drugs” 分配 3 次，“and” 分配 1 次），全程按该次数递归无信息泄露，符合自回归逻辑易出现 “负载不均衡”（需平衡损失函数调整）

（3）KV 缓存优化：两种策略降内存

针对动态递归中 KV 对缺失的问题，MoR 设计了两种缓存方案：
  • 递归级缓存（Recursion-wise Caching）：仅缓存当前递归步骤中 “活跃 token” 的 KV 对，注意力计算仅针对这些 token，KV 内存和 IO 降至普通模型的（为递归次数），单层注意力浮点运算量（FLOPs）降至（为活跃 token 数，为总序列长度）；
  • 递归共享缓存（Recursive Sharing）：所有 token 先过第一次递归，缓存此时的 KV 对，后续递归直接复用，KV 内存降至普通模型的，适合预填充延迟高的场景，但注意力 FLOPs 降幅较小。

2. 实验结论：MoR 的效率与性能优势

（1）相同算力下：参数更少，性能更强

  • 在 16.5e18 FLOPs 训练预算下，1.67 亿参数的 MoR（2 次递归）比 3.15 亿参数的普通 Transformer，少样本准确率更高（43.1% vs 42.3%），且训练 token 量多 35%（270 亿 vs 200 亿）；
  • 随着递归次数增加（2→3→4），MoR 参数量进一步减少（1.67 亿→1.18 亿→0.98 亿），但性能仍能超过同参数递归模型。

（2）相同数据下：算力更少，速度更快

  • 固定训练 200 亿 token 时，1.67 亿参数的 MoR 比普通 Transformer 少用 25% 算力（12.3e18 vs 16.5e18 FLOPs），训练时间减少 19%，峰值内存降低 25%。

（3）推理吞吐量：最高 2.06 倍提速

借助 “连续深度批处理”（token 提前退出后，新 token 立即补位），MoR 推理吞吐量显著提升：
  • 3.6 亿参数规模下，4 次递归的 MoR（MoR-4）比普通 Transformer 吞吐量最高提升 2.06 倍，且仅需小幅牺牲性能（可接受的效率 - 性能 trade-off）。

（4）规模扩展性：越大模型，MoR 优势越明显

  • 1.35 亿小模型时，MoR 略逊于普通 Transformer（递归容量瓶颈）；
  • 3.6 亿及以上模型（7.3 亿、17 亿），MoR 不仅追上，还超过普通 Transformer，尤其在中低算力预算下优势更显著。

三、总结

MoR 的核心突破是在一个架构中同时解决 “参数冗余” 和 “算力浪费”：通过递归复用权重减少参数，通过动态路由为 token 分配算力，通过选择性 KV 缓存降低内存开销。实验证明，它能以更低的计算和内存成本，实现媲美大模型的性能，为大语言模型的高效训练和部署提供了新路径。