2、RNN的优势是推理友好,线性RNN的优势还包括训练可并行,不过要注意的是RWKV的官方实现方式是CUDA实现的递归,也就是说RWKV并没有用到训练可并行这一点,所以单从训练速度来看,是不是线性的没太大区别(或者说模型足够大时,直接递归的并行效率已经足够了); 3、看得出RWKV的作者认真做了不少事情,但他(在国内)...
Finally,RWKV。看RWKV挺折磨的,推荐一篇官方的讲解。 这里直接放出RWKV论文中的结构图: 从右侧的图看,RWKV和Transformer的结构很像,Time Mixing对应原来的Attention,因为它对不同时间上的token做了混合;Channel Mixing对应原来的FFN,因为就像原来的FFN一样,它对不同的Embedding维度做了混合。LN和跳跃连接和原来都很...
万众期待的RWKV论文来啦! 这股RNN崛起的“清流”,由民间开源组织发起,号称是第一个可扩展到百亿级参数的非transformer架构! RWKV结合了RNN和Transformer的优势:一方面,抛弃传统的点积自注意力、使用线性注意力,解决transformer内存和计算复杂度随序列增长呈平方缩放的瓶颈;另一方面,突破了RNN梯度消失、并行化和可扩展性...
刚刚，一个由国人主导，总共27所大学、研究机构和公司组成的开源研究团队，联名发表重磅论文《RWKV：在Transformer的时代重新发明RNN》，受到学术界大量关注。RWKV就是论文中提出的新深度学习模型架构，以循环神经网络RNN为基础魔改而来。实际上RWKV模型的开源发布比论文要早不少，并且已经在开源社区和行业内产生不小影...
北京时间7月5日(周三)20:00,新加坡国立大学博士—侯皓文的Talk将准时在TechBeat人工智能社区开播!他与大家分享的主题是:“RWKV论文解读 - 在Transformer时代重塑RNN”,届时将解密RWKV注意力机制。 Talk·信息▼ 主题:RWKV论文解读 - 在Transformer时代重塑RNN ...
rwkv参数,低配版..模型是基于某群里大佬根据slack里初代小克(6月份)语料训练的,图片没什么废话都是干货,小白照着图片抄参数,没有意外也能做到……效果肯定比不上官方claude,但是自娱自乐也足够了。离线**可以说未
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对于论文,如本文前两个部分所述,市面上已有几个学术论文GPT了,但实话说,对于论文的摘要/总结、对话、翻译、语法检查而言,市面上的学术论文GPT的效果虽暂未有多好,可至少还过得去,而如果涉及到论文的修订/审稿,则市面上已有的学术论文GPT的效果则大打折扣。
RWKV-4论文解读 #大模型 #深度学习 #算法工程师 #RWKV - 霍华德于20241018发布在抖音,已经收获了67个喜欢,来抖音,记录美好生活!