正是在此背景之下,一个由 27 所大学、研究机构组成的开源研究团队,联合发表论文《 RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era 》,文中介绍了一种新型模型:RWKV(Receptance Weighted Key Value),这是一种新颖的架构,有效地结合了 RNN 和 Transformer 的优点,同时规避了两者的缺点。RWKV能够缓解 Transformer ...
简单来说，RWKV是一个RNN架构的模型，但是可以像transformer一样高效训练。今天，HuggingFace官方宣布在transformers库中首次引入RNN这样的模型，足见RWKV模型的价值。本文来自DataLeaner官方博客HuggingFace宣布在transformers库中引入首个RNN模型：RWKV，一个结合了RNN与Transformer双重优点的模型 | 数据学习者官方网站(Datale...
当然有，Linear Attention就是一个很好的例子，它是一个结合了Transformer的训练并行化的优点以及RNN的推理...
RWKV 是 RNN 和 Transformer 的强强联合 如何把 transformer 和 RNN 优势结合起来？基于 transformer 的模型的主要缺点是，在接收超出上下文长度预设值的输入时，推理结果可能会出现潜在的风险，因为注意力分数是针对训练时的预设值来同时计算整个序列的。RNN 本身支持非常长的上下文长度。即使在训练时接收的上下文长度有...
RWKV模型,全称为Recurrent Weighted Key-Value Transformer,是一种基于RNN和Transformer的混合模型。该模型既保留了RNN的循环结构,能够建模序列数据的时序依赖关系,又采用了Transformer的注意力机制,能够捕捉序列中的长程依赖关系。通过这种结合,RWKV模型在处理序列数据时表现出了卓越的性能。在transformers库中引入RWKV模型...
RWKV(Receptance Weighted Key Value)是一个结合了RNN与Transformer双重优点的模型架构,由香港大学物理系毕业的彭博首次提出。其名称源于其 Time-mix 和 Channel-mix 层中使用的四个主要模型元素:R(Receptance):用于接收以往信息;W(Weight):是位置权重衰减向量,是可训练的模型参数; K(Key):是类似于传统注意力中 K...
相对而言，Transformer凭借其自注意力机制和并行计算能力，在长序列处理上展现了无与伦比的优势，迅速成为NLP领域的明星模型。但随着应用场景的变化，尤其是在需要高效回归分析的任务中，RNN又开始重新回到大众视野。RWKV模型便是一个结合了RNN和Transformer优点的新兴架构。它不仅解决了Transformer在长序列处理中的内存瓶颈...
RWKV(Receptance Weighted Key Value)是一个结合了RNN与Transformer双重优点的模型架构,由香港大学物理系毕业的彭博首次提出。其名称源于其 Time-mix 和 Channel-mix 层中使用的四个主要模型元素:R(Receptance):用于接收以往信息;W(Weight):是位置权重衰减向量,是可训练的模型参数; K(Key):是类似于传统注意力中 K...
RNN复兴!性能反超Transformer,训练速度提升1300倍!附11个RNN改进方案论文在最新的顶会论文中,RNN的改进创新层出不穷。这些改进不仅解决了传统RNN在处理长序列时遇到的问题,还可以与其他先进技术结合,进一步提高模型的性能和预测精度。, 视频播放量 857、弹幕量 0、点
总之,RWKV - Transformer模型是一种强强联合的深度学习架构,它结合了RNN和Transformer的优点,旨在解决序列建模和生成问题。通过使用RNN编码器和保留Transformer的解码器部分,该模型可以实现更高效、更准确的序列建模和生成。同时,与传统的RNN和Transformer模型相比,RWKV - Transformer具有更好的参数效率、可解释性和生成质量...