Loopback Transformer：残差循环 Transformer 的统一视角
原文标题：Loopback Transformer: Towards a Unified View of Residual Looped Transformers
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论文从深度-记忆视角分析循环 Transformer 中残差连接如何存储与复用表示，提出 Loopback Transformer，将输入强度、更新总权重与更新间分配解耦控制。在 ClimbMix 上，以标准 Transformer 40-75% 的参数量取得更低验证损失，并在 13 项下游任务上平均准确率更高。
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Loopback Transformer以标准Transformer 40-75%参数量在ClimbMix上取得更低验证损失。
- •从深度-记忆视角分析残差连接：整块输出同时含输入与新更新，加权输出会连带重加权历史。
- •改为单独读取更新、共享栈输入走独立路径，解耦输入强度、更新总权重与更新间分配。
- •几何衰减设定更新总权重并提供近因先验，注意力学习如何分配该权重。
- •在191M至3B参考规模、训练token与执行深度匹配下，用40-75%参数量取得更低验证损失。
- •1.4B与3B上13项下游任务平均准确率更高；191M/374M/778M上验证损失与13任务均值均为最低。
为什么重要：参数共享本身不决定重复计算结果如何复用，这条给出可解耦的控制方式，对循环/共享块架构设计有直接价值。
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