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arXiv 研究:给训练好的模型加循环层只有小模型才划算

一篇 arXiv 论文研究了给已预训练模型加 loop(重复应用部分层)是否能摊平推理成本。在 Qwen3 和 Qwen3.5 的 0.8B、4B、9B 三种规模上,只有 0.8B 循环模型同时胜过同参数量和同 FLOPs 两个基线。4B 和 9B 的循环模型连同参数量的无循环基线都打不过,而同基准下无循环 9B 模型仍比 4B 高出最多 13 分,说明不是基准太简单。结论是后训练加循环只适合参数预算固定的小模型。

当前结论

想省显存给模型加循环层?这篇论文实测了 Qwen3 从 0.8B 到 9B 的效果,结论是小模型才划算,大模型纯亏推理算力。

2 个信源41° AI 热度最后更新 2026/10/30 16:56:29

证据链

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冲突核查

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