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Enabling Dynamic Computation in Looped LMs
출처:arXiv cs.AI
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arXiv:2610.09013v1 Announce Type: new Abstract: Looped LMs are parameter efficient and promise dynamic computation (saving memory and FLOPs on easy tokens). However, state-of-the-art open Looped LMs trained with this dynamic computation capability (Ouro models) do not realize it in practice as each loop iteration (depth) requires its own level of KV-cache, necessitating all loop computations. Moreover, Ouro's early-exit prior is enforced on each token equally, which results in static lower-dept
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