无论是以BERT[3]为代表的,常用于分类任务的Encoder-only模型;亦或是解决生成类任务为主的Decoder-only模型GPT[4];或兼而有之的Encoder-Decoder架构的T5[5]模型,他们都采用了transformer的部分或完整架构。 尽管如此,Transformer作为大语言模型的标准架构选择,也存在一些不能忽视的缺陷,例如内存和时间复杂度都与输入...
因此,为达到复杂度与序列长度之间线性关系,RWKV利用了循环神经网络的思想,重新构造了注意力机制,并且更加适应大语言模型的自回归解码推理,因为循环神经网络常常将时刻 t 的输出作为时刻 t+1 的输入。在自回归解码推理中,我们以一个起始标记开始生成文本;然后,根据之前生成的文本和上下文信息,模型预测下一个单词;生成...
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），这些改进提高了RWKV模型的表达能力，同时保持RNN的推理效率特征。同时，新...
微软正尝试在Office中集成国产开源大模型RWKV！RWKV官方甚至直接发了个推文表示：RWKV.cpp，现已在全球五亿系统中部署。之所以这么说，是因为他们发现最新版Windows 11系统的Office文件夹中有以rwkv命名的DLL文件，包含GPU、CPU版本。对这些二进制文件进行反编译检查，结果发现就是GitHub的RWKV.cpp项目的一种变体。人...
RWKV 模型具有用于更新类注意力分数的单步过程,其中包括依赖于时间的 softmax 操作,有助于数值稳定性并防止梯度消失(有关严格证明,请参阅附录 F)。直观上,此操作确保梯度沿着最相关的路径传播。层归一化(Ba et al., 2016)是该架构的另一个关键方面,它通过稳定梯度、解决梯度消失和爆炸问题来增强深度神经网络的...
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),这些改进提高了RWKV模型的表达能力,同时保持RNN的推理效率特征。
RWKV模型是一种高效的线性化Transformer模型,它在保持良好性能的同时,显著提高了计算效率。本文将介绍RWKV模型的原理、特点以及应用场景,并通过实验证明其优越性。
传统的 RNN 模型无法并行训练，而 RWKV 更像一个 “线性 GPT”，因此比 GPT 训练得更快。通过将这两个优势强强联合，希望 RWKV 可以实现 “1 + 1 > 2” 的效果。RWKV 注意力公式 RWKV 模型架构与经典的 transformer 模型架构非常相似 (例如也包含 embedding 层、Layer Normalization、用于预测下一 token ...
本文分享自华为云社区《【云驻共创】昇思MindSpore技术公开课 RWKV 模型架构深度解析》,作者:Freedom123。 一、前言 Transformer模型作为一种革命性的神经网络架构,于2017年由Vaswani等人 提出,并在诸多任务中取得了显著的成功。Transformer的核心思想是自注意力机制,通过全局建模和并行计算,极大地提高了模型对长距离依赖...