1)高效训练和推理:RWKV 模型既可以像传统 Transformer 模型一样高效训练,也具有类似于 RNN 的推理能力。这使得 RWKV 模型可以支持串行模式和高效推理,也可以支持并行模式(并行推理训练)和长程记忆。 2)支持高效训练:RWKV 模型使用了 Time-mix 和 Channel-mix 层,以消除传统 Transformer 模型中存在的计算浪费问题。
从图1、图2和图3可以明显看出,RWKV-7在多语言性能上同规模表现最好,在英语性能上与同规模顶尖模型表现相当,同时训练所需算力和数据要少得多。图中,RWKV7-World3是使用RWKV的World3数据集训练出的模型,而RWKV7-Pile则是使用Pile数据集训练出的。值得注意...
1)高效训练和推理:RWKV 模型既可以像传统 Transformer 模型一样高效训练,也具有类似于 RNN 的推理能力。这使得 RWKV 模型可以支持串行模式和高效推理,也可以支持并行模式(并行推理训练)和长程记忆。 2)支持高效训练:RWKV 模型使用了 Time-mix 和 Channel-mix 层,以消除传统 Transformer 模型中存在的计算浪费问题。
RWLV-V1 这个版本的工作还比较类似linear transformer的工作,而不是纯粹的RNN网络。在彭博的设计中,RWKV模型由交替的Time-mix和Channel-mix层组成。 两者均拥有类似的R\W\KV结构设计,故此得名。其中R\K\V由输入线性变换生成,W是一个可学习的参数矩阵。
https://hithqd.github.io/projects/PointRWKV/ 背景 3D 点云分析是众多现实应用的基础,包括自动驾驶、虚拟现实和机器人技术等。与 2D 图像不同,点云的内在不规则性和稀疏性使得进行准确的点云特征学习成为一项具有挑战性的任务。并...
在 RWKV 中，线性注意力的实施是无需近似的，这在效率上提供了显著的改进，并增强了可扩展性，详见表 1。该研究表示，开发 RWKV 的主要动机是弥补神经网络架构在计算效率和表达能力之间的差距。它为处理涉及数十亿参数的大规模模型的任务提供了一个有希望且可行的解决方案，以极低的计算成本展现出强有力的竞争性...
不走Transformer寻常路，魔改RNN的国产新架构RWKV，有了新进展：提出了两种新的RWKV架构，即Eagle(RWKV-5) 和Finch（RWKV-6)。这两种序列模型以RWKV-4架构为基础，然后作了改进。新架构的设计进步包括多头矩阵值状态（multi-headed matrix-valued states）和动态递归机制（dynamic recurrence mechanism），这些改进...
我们继续进行我们得大语言模型测试,上一次测了国内的腾讯元宝大模型,这一次我想测试一个可能没有多少人听过的模型,叫做RWKV,它刚出来的时候其实我也有关注,据说它并不是基于当前流行的Transformer架构的,走的是RNN的路线,但是官网有说是对RNN和Transformer的魔改来实
对于 RWKV 的训练，现有的项目仓库可以将参数量扩展到 14B，并且迭代修了 RWKV-4 的一些训练问题，例如数值不稳定性等。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，...