LIFT 架构让 Transformer 学会深层向浅层反馈，训练保持并行
megamor2 · x · 2026-10-01
作者发布新工作 Latent Information Feedback Transformers（LIFT）。核心问题：LM 生成时信息只通过解码出的 token 从高层向低层传播，形成瓶颈；若直接用状态传播移除瓶颈，模型会变成循环结构，难以并行训练。
- LIFT 是一种 Transformer 架构 + 教师监督训练方法，让模型利用深层到浅层的反馈，同时保持预训练完全并行。
- 在 token 数对齐的预算下，LIFT 在语言建模、下游推理和程序性任务上一致优于标准 Transformer 与基线；算力对齐下持平或领先。
- 在状态追踪任务上，LIFT 用 8 倍更少数据训练仍胜过标准 Transformer。
所属事件:LIFT 架构让 Transformer 实现深层向浅层反馈(2 条相关)→
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