Mixture-of-Depths (MoD): 突破深度计算瓶颈的动态Token级资源分配 大家好，今天我们来深入探讨一个新兴的Transformer变体——Mixture-of-Depths (MoD)。它旨在通过动态分配Token级别的计算资源，打破传统Transformer等深计算的限制，从而提高效率和性能。 1. 引言：Transformer的深度挑战 Transformer模型在自然语言处理（NLP）领域取得了显著的成功。然而，随着模型规模的不断增大，计算成本也呈指数级增长。传统的Transformer架构，如BERT、GPT等，采用的是等深（equal-depth）结构，即每个Token都要经过所有层的处理。这导致了巨大的计算冗余，因为并非所有Token都需要经过所有层才能获得足够的表示。 例如，一个简单的Token可能只需要经过几层处理就能获得准确的上下文信息，而剩下的层只是增加了计算负担。这种等深结构限制了我们扩展模型规模的能力，尤其是在计算资源有限的情况下。 2. Mixture-of-Depths (MoD) 的核心思想 MoD的核心思想是动态地为每个Token分 …
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