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arXiv论文提出Best-of-Depth训练循环Transformer方法

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AI 综述

一篇arXiv论文提出Best-of-Depth（BoD）训练方法：通过在多个深度上最小化预测损失，把Looped Transformers的循环推理轨迹当作候选解集合来训练，无需改动架构或使用深度专属标签。论文实验显示，在N-Queens补全和图着色任务上，BoD的解覆盖率达91.03%，而final-depth训练仅45.75%，且优于中间监督目标；对预训练looped语言模型微调后，代码生成成功率也高于final-depth训练。

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11月3日

18:50
arXiv · cs.AI
Best-of-Depth：在 Looped Transformers 中学习探索性动态的训练方法
arXiv 论文提出 Best-of-Depth（BoD）训练方法，通过在多个深度上最小化预测损失，把 Looped Transformers 的循环推理轨迹作为候选解集合来训练，无需架构改动或深度专属标签。在 N-Queens 补全和图着色任务上，BoD 的解覆盖率达 91.03%，而 final-depth 训练仅 45.75%；对预训练 looped 语言模型微调后，代码生成成功率也高于 final-depth 训练。

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