VALSE按样本跳过大模型层
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VALSE按样本跳过大模型层
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AI 综述
Jia-Dong Zhang提出VALSE，用于按样本、非连续地跳过大语言模型的部分层；基于论文摘要，当前仅在原型规模初步评估可行性，尚未给出实际推理加速结果。 方法先由轻量难度估计器根据前几层信息为每个输入评分，再通过逐层门控选择所需模型深度。作者还给出跳层概率对应的期望FLOPs闭式公式，并分析跳层模型与全层函数空间的包含关系，以及其与Mixture-of-Experts架构的结构对偶。
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最新进展10月7日 12:00
VALSE：面向大语言模型高效推理的垂直自适应跳层报道时间线
沿着报道，了解事件的不同侧面。
10月7日
- arXiv · cs.AIVALSE：面向大语言模型高效推理的垂直自适应跳层
基于论文摘要，作者提出VALSE，一种面向大语言模型推理的按样本、非连续层跳过方法，通过前几层的轻量难度估计器和逐层门控，仅激活每个输入所需的模型深度。作者还给出逐样本跳层概率对应的期望FLOPs闭式公式，分析跳层模型与全层函数空间的包含关系及其与Mixture-of-Experts架构的结构对偶，并在原型规模上初步评估方法可行性。
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还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。