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...
RWKV-的7创新在实际性能测试中也得到了验证，在训练数据远低于 Qwen2.5、Llama3.2 等开源模型的前提下，RWKV-7-World 模型的语言建模能力在所有开源 3B 规模模型中达到 SoTA 水平。RWKV团队采用 Uncheatable Eval 方法——利用 2025 年 1 月之后的最新论文、新闻文章等实时数据，测试开源大语言模型的真实建模...
因此，Google在2017年提出了基于自注意力机制的transformer模型，它可以采用全局注意力机制，不需要按照序列顺序处理所有输入，极大地提高了数据并行处理的能力，因此可以产生更大规模的模型。但，transformers架构的模型也不是所有的方面都好于RNN模型。在训练期间，Transformer模型相对于传统的RNN和CNN模型有几个优点。其中...
在ImageNet-1K 验证数据集上,VRWKV 模型在各种模型尺寸上展现出卓越性能,优于诸如 ViT 等分层和非分层的骨干模型,具有更高的 top-1 精度和较低或可比的计算复杂度。并且VRWKV-T 在准确性上超过了 DeiT-T,VRWKV-L 在减少计算成本的同时实现了比 ViT-L 更高的准确性。在大规模数据集上进行预训练进一步...
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...
因此也被作为当下大语言模型结构的不二之选。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...
RWKV 模型解析 作为国人原创的一个大模型的基础,RWKV 还是相当优秀的。 RWKV本身的结构上最核心的是两部分Channel-Mixing 与 Time-Mixing,那么这两部分都是什么呢? 可以看一下下面的图。这个模型名字中的R, K, V 在Time-Mixing里用到了, R, K 在 Channel-Mixing里用到了。
元始智能彭博:要了解RWKV,得先从Transformer说起。目前主流大模型包括GPT、Llama这些,都是用的Transformer架构。 Transformer包含两个主要部分:随序列长度增加而变慢的attention机制,和速度显存恒定的FFN全连接网络。 Transformer的attention机制就像考试时候开卷查资料,每写一个字都要翻一遍书,KV cache越来越大,效率自然就...
RWKV 模型下载：https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-raven Demo 地址：https://www.codewithgpu.com/i/app/BlinkDL/ChatRWKV/RWKV-4-Raven-7B 本文利用线性注意力机制，允许将模型定义为 Transformer 或 RNN，从而在训练期间并行化计算，并在推理过程中保持恒定的计算和内存复杂性，使其成为第一个可扩展...