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本文提出使用Runge-Kutta积分方法的基于ODE的Transformer解码器,以改进手语翻译的迭代细化过程,在不增加模型大小的情况下,取得了比IPSLT基线更好的BLEU分数。
本研究介绍了一种技术,通过使用阻尼Runge-Kutta子步骤,在推理时循环冻结的、现成的Transformer检查点,将Transformer层视为残差ODE中的欧拉步骤。这无需微调、架构更改或新权重即可增加额外的潜在计算,在MMLU-Pro、GPQA和ARC等知识任务上显示出收益。