神经网络Transformer架构中的自适应计算时间 神经网络Transformer架构中的自适应计算时间是一种动态调整每个输入样本处理时长的机制。该技术允许模型根据输入复杂度自主分配计算资源，对简单样本快速处理，对复杂样本投入更多计算步骤。 自适应计算时间的核心实现方式是在Transformer块间插入动态路由机制。每个Transformer块处理后会生成一个停止概率值，通过累积这些概率决定是否终止计算。具体流程包含三个关键组件：停止门控模块计算当前块的停止概率，概率累积器汇总历史停止概率，剩余计算预算跟踪器管理可用计算步数。 停止门控模块通常采用sigmoid激活的线性层，接收当前隐状态作为输入，输出0到1之间的停止概率。概率累积器通过递归公式更新总体停止概率，当累积概率超过预设阈值时触发停止机制。剩余预算跟踪器采用加权衰减策略，确保模型不会过度消耗计算资源。 在训练过程中需要解决不可微停止决策的优化难题。通常采用直通估计器技巧，在前向传播时执行硬停止决策，在反向传播时使用soft概率的梯度。同时引入预算正则化项，平衡计算效率和模型性能，避免模型过早停止或过度计算。 该技术显著提升了Transformer模型的计算效率，在机器翻译任务中可实现2-4倍加速，同时保持97%以上的模型性能。特别适用于实时推理场景和边缘计算设备，为Transformer模型在资源受限环境中的部署提供了重要技术支持。