FBS: Modeling Native Parallel Reading inside a Transformer

📄 arXiv: 2601.21708v1 📥 PDF

作者: Tongxi Wang

分类: cs.AI, cs.CL

发布日期: 2026-01-29

💡 一句话要点

提出FBS Transformer，通过模拟人类阅读机制提升LLM推理效率。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: Transformer 语言模型 推理加速 注意力机制 人类阅读 模型优化 效率提升

📋 核心要点

  1. 现有LLM推理依赖逐token自回归，缺乏人类阅读的内容预见性和chunk结构感知能力。
  2. FBS Transformer通过PAW、CH和SG模块，在Transformer中引入可训练的因果循环，模拟人类阅读。
  3. 实验表明，FBS在不增加参数的情况下，提升了LLM推理的质量-效率平衡，且各模块互补。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在众多任务中表现出色，但推理过程仍然主要依赖于严格的逐token自回归方式。现有的加速方法大多是对这一流程的修补，忽略了人类阅读的核心要素：内容自适应的预见性、基于chunk结构的计算分配，以及预览/略读的训练-测试一致性。我们提出了 extbf{Fovea-Block-Skip Transformer} (FBS)，它通过Parafovea-Attention Window (PAW)、Chunk-Head (CH)和Skip-Gate (SG)将一个因果的、可训练的循环注入到Transformer中。在不同的基准测试中，FBS在不增加参数的情况下提高了质量-效率的权衡，并且消融实验表明这三个模块是互补的。

🔬 方法详解

问题定义：现有大型语言模型的推理过程主要采用逐token的自回归方式，这种方式效率较低，并且缺乏人类阅读时所具备的预见性和对文本结构的理解。现有的加速方法通常是对这种自回归流程的改进，但未能从根本上解决问题。

核心思路：FBS Transformer的核心思路是模拟人类阅读机制，通过引入“眼动”的概念，使模型能够有选择性地关注文本的不同部分，并跳过不重要的内容，从而提高推理效率。这种方法旨在使模型在推理过程中更像人类一样，能够快速浏览文本并提取关键信息。

技术框架：FBS Transformer在标准Transformer的基础上，引入了三个关键模块：Parafovea-Attention Window (PAW)、Chunk-Head (CH)和Skip-Gate (SG)。PAW模块允许模型关注当前token周围的上下文信息，模拟人类阅读时的视野范围。CH模块用于识别文本中的chunk结构，帮助模型理解文本的整体结构。SG模块则用于决定是否跳过某些token，从而减少计算量。整体流程是，模型首先通过PAW关注上下文，然后通过CH识别chunk结构，最后通过SG决定是否跳过某些token，从而实现高效的推理。

关键创新：FBS Transformer的关键创新在于它将人类阅读的机制引入到Transformer中，通过PAW、CH和SG模块，使模型能够有选择性地关注文本的不同部分，并跳过不重要的内容。这种方法与现有的加速方法不同，它不是简单地对自回归流程进行改进，而是从根本上改变了模型的推理方式。

关键设计：PAW模块使用可学习的注意力权重来控制视野范围的大小。CH模块使用多个head来识别不同的chunk结构。SG模块使用sigmoid函数来决定是否跳过某个token，其输出值在0到1之间，表示跳过的概率。损失函数包括标准的语言模型损失和用于训练SG模块的跳过损失。具体参数设置未知，论文中可能未详细说明。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在多个基准测试中验证了FBS Transformer的有效性。实验结果表明，FBS Transformer在不增加参数的情况下，提高了LLM推理的质量-效率平衡。消融实验表明，PAW、CH和SG三个模块是互补的，共同促进了性能的提升。具体的性能提升幅度未知，论文中可能未给出详细数据。

🎯 应用场景

FBS Transformer具有广泛的应用前景，可以应用于机器翻译、文本摘要、问答系统等领域。通过提高LLM的推理效率，可以降低计算成本，并使其能够在资源受限的设备上运行。此外，FBS Transformer还可以用于开发更智能的阅读辅助工具，帮助人们更高效地阅读和理解文本。

📄 摘要（原文）

Large language models (LLMs) excel across many tasks, yet inference is still dominated by strictly token-by-token autoregression. Existing acceleration methods largely patch this pipeline and miss core human-reading ingredients: content-adaptive foresight, chunk-structure-aware compute allocation, and train--test consistency for preview/skimming. We propose the \textbf{Fovea-Block-Skip Transformer} (FBS), which injects a causal, trainable loop into Transformers via Parafovea-Attention Window (PAW), Chunk-Head (CH), and Skip-Gate (SG). Across diverse benchmarks, FBS improves the quality-efficiency trade-off without increasing parameters, and ablations show the three modules are complementary.