研究质疑循环语言模型停止头实际节省算力
原文标题：Do Halting Heads Really Save Compute in Looped Language Models?
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论文训练至 13 亿参数的循环语言模型，发现停止头（halting head）在标准停止规则下几乎无法让 token 提前退出，因为训练从未对 token 停止的那一次迭代打分。此外，批处理生成以最慢 token 为准，使平均迭代数高估节省效果。作者建议报告实际运行迭代数并给出训练前的收益上界测试。
- 问题
- 循环语言模型的停止头能否真正节省算力存疑。
- 方法
- 从零预训练至 1.3B 参数，检验停止头的训练目标与批处理下的实际迭代数。
- 结果
- 停止头预测所需迭代数不到一半，但标准停止规则下 token 几乎每轮都跑满；无头模型在批处理成本下几乎持平
- 影响
- 提醒工程师别信平均迭代数这类指标，评估推理加速时要按实际运行迭代数与批大小核算。
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