arXiv cs.LG·11 天前★ 2

arXiv 论文量化循环 Transformer 截断反向传播丢失的梯度

原文标题：How Much Gradient Does Truncated Backprop Lose in Looped Transformers?

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AI 智能摘要

论文在 9 个循环语言模型上精确测量了只对最后 k 次循环反向传播所丢弃的权重梯度。发现训练好的模型中丢失梯度主要由输出附近决定，循环数远超 k 后几乎不随循环数变化；微调过程中丢失梯度还会下降 0.07-0.22。作者未能证明该指标比无需测量的规则更能预测截断训练成本。

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问题: 循环 Transformer 只对最后 k 次循环反向传播会丢弃多少梯度，缺少精确度量。
方法: 一次反向传播即可对每个 k 精确测量丢失梯度，并在 9 个循环语言模型上验证。
结果: 循环数远超 k 后丢失梯度几乎不变（32 到 64 循环内差异约 0.03）；微调 300 步内下降 0.07-0.22；未能证明其比免测量规则更能预测截断训练成本。
影响: 给循环模型训练成本估算泼冷水：该指标未必值得单独测量，按经验规则截断即可。

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原始标题：How Much Gradient Does Truncated Backprop Lose in Looped Transformers?

AI 中文标题：arXiv 论文量化循环 Transformer 截断反向传播丢失的梯度

来源：arXiv cs.LG · 发布于 11 天前

分类：学术研究 · AI 重要度：★ 2（2）

标签：循环 Transformer / 反向传播 / 梯度分析 / 训练效率

关键词：循环 Transformer / 截断反向传播 / 梯度分析 / 模型训练 / arXiv 论文

AI 处理：2026/10/22 12:01:51 · 模型 deepseek-chat · 规则版本 2026-10-21.1

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