最终,WKV能够在推理时写成一个RNN的单元,做到线性的推理速度和保持全局的上下文长度。 RWKV的复杂度 RWKV的训练复杂度是线性的。这很奇怪,因为RWKV的分子部分和AFT-full一样,因为位置编码的缘故不符合Linear Transformer的定义。为什么它可以是线性的呢? 核心原因仍然是相对位置编码。其实这件事在我们写出WKV的递...
最后，RWKV架构将焦点放在了相对位置编码上。通过引入位置权重（u）和相对位置编码，RWKV不仅实现了线性复杂度的训练过程，而且在推理阶段也能以RNN形式高效处理全局上下文信息。这一特性使得RWKV在保持全局信息的同时，实现了线性推理速度，显著减少了计算资源的需求。对比KV Cache，虽然二者都追求线性推理，...
RWKV (pronounced RwaKuv) is an RNN with great LLM performance, which can also be directly trained like a GPT transformer (parallelizable). We are at RWKV-7 "Goose". So it's combining the best of RNN and transformer - great performance, linear time, const
RWKV是一种具有Transformer级别LLM性能的RNN,也可以像GPT Transformer一样直接进行训练(可并行化)。它是100%无注意力的。您只需要在位置t处的隐藏状态来计算位置t+1处的状态。您可以使用“GPT”模式快速计算“RNN”模式的隐藏状态。 山行AI 2023/08/10 1.1K0 YOLOv8优化策略:全新的聚焦线性注意力模块(Focused Li...
RWKV是一种具有Transformer级别LLM性能的RNN,也可以像GPT Transformer一样直接进行训练(可并行化)。它是100%无注意力的。您只需要在位置t处的隐藏状态来计算位置t+1处的状态。您可以使用“GPT”模式快速计算“RNN”模式的隐藏状态。 山行AI 2023/08/10 1.1K0 Mamba-2新架构出世一统江湖!普林斯顿CMU华人再出神作,...