Очень прикольная работа, продолжает другую работу этих же авторов, где проблема отслеживания состояния внутри трансформеров (которое только уползает вверх и ограничено глубиной сети) только обозначалась. Здесь же она решается довольно элегантным образом, используя свойство аддитивности residual stream. Если подмешивать в более ранние слои репрезентации с более поздних, то проблема снимается. Никакого дообучения вообще.

Recirculation
Michael C. Mozer, Shoaib Ahmed Siddiqui, Danny Sawyer, Sunny Sanyal, Rosanne Liu
Paper: https://arxiv.org/abs/2608.17981
Review: https://arxiviq.substack.com/p/recirculation
Code: N/A
Model: N/A

ЧТО сделали: Авторы предложили рециркуляцию (recirculation) — метод модификации прямого прохода, превращающий стандартные feedforward-трансформеры в динамические системы на инференсе. Подход подмешивает нормированную часть скрытых активаций из глубоких слоёв обратно в ранние слои на последующих шагах генерации, не меняя при этом предобученные веса.

ПОЧЕМУ это важно: Обычные feedforward-трансформеры не способны произвольно отслеживать состояние на длинных последовательностях, поскольку передача контекста принципиально ограничена глубиной сети. Рециркуляция предлагает вычислительно дешёвый механизм без необходимости дообучения, который опирается на линейное выравнивание residual stream для поддержания устойчивых скрытых состояний. Это даёт заметное снижение перплексии и прирост качества на прикладных задачах (например, относительный рост на 21% на GSM8k).

Для практиков: Современные LLM часто теряют контекст диалога или меняющийся смысл понятий, так как вычисляют представления строго по слоям снизу вверх. Вместо дорогостоящего изменения архитектуры или файнтюнинга авторы показывают, что в готовых моделях уже заложено нужное внутреннее выравнивание представлений. Подмешивая небольшую долю глубоких репрезентаций в ранние слои по ходу чтения текста, можно существенно повысить стабильность контекста, цепочки рассуждений и точность следования инструкциям на инференсе, вообще не трогая параметры модели.

Рециркулировать тут: https://t.me/gonzo_ML_podcasts/4804