随着人工智能技术的不断进步，Transformer模型已经成为了自然语言处理领域的核心技术之一。然而，尽管Transformer模型在各种任务中表现出色，但其高昂的计算成本一直是制约其广泛应用的瓶颈。为此，DeepMind的研究团队提出了一种新的Transformer升级方案——Mixture-of-Depths（MoD），旨在通过动态分配计算资源，显著降低模型的前向计算复杂度，同时保持或提升模型性能。
MoD模型的核心思想是在Transformer的基础上引入动态计算分配机制。传统的Transformer模型在前向传播过程中，对输入序列中的每个token均匀地分配计算资源。而MoD模型则通过一种新颖的路由机制，动态地将计算资源集中在序列中的关键位置，从而实现计算资源的优化配置。这种机制通过限制每层中参与自注意力和多层感知机（MLP）计算的token数量，实现了对计算资源的精细控制。
MoD模型的设计理念是“按需分配”，即模型根据输入序列的实际需求，智能地决定哪些token需要参与计算，哪些可以跳过。这种设计不仅提高了计算效率，而且由于计算资源的分配更加合理，模型的训练和推理速度也得到了显著提升。实验结果表明，MoD模型在保持与基线模型相当的性能的同时，每个前向传播所需的浮点运算次数（FLOPs）可以减少一半，这意味着在实际应用中，MoD模型可以在更低的计算成本下实现更快的处理速度。
然而，MoD模型也面临着一些挑战和局限性。首先，动态计算分配机制的引入增加了模型设计的复杂性。传统的Transformer模型依赖于静态的计算图，而MoD模型则需要在保持静态计算图的基础上，实现token级别的动态计算分配。这不仅对模型的设计提出了更高要求，也对硬件的计算效率提出了挑战。
其次，MoD模型的性能依赖于有效的路由算法。研究团队提出了基于专家选择的路由方案，即通过学习确定哪些token应该参与计算，哪些应该跳过。这种方案虽然在实验中表现出色，但如何确保路由决策的准确性和稳定性，仍然是一个需要进一步研究的问题。
此外，MoD模型在自回归采样过程中的非因果性也是一个问题。由于MoD模型的路由决策依赖于序列中后续token的信息，这在模型训练时可以通过辅助损失来解决，但在模型推理时，如何有效地进行自回归采样，仍然是一个待解决的问题。
