一、FFN层在RWKV LM中的重要性FFN层在RWKV LM中扮演着至关重要的角色。它通过多层神经网络结构,将输入的文本序列转化为高层次的特征表示,为后续的语言生成提供重要的特征信息。通过FFN层的处理,RWKV LM能够更好地理解和生成复杂的语言结构,提高文本的质量和多样性。二、FFN层的可视化方法与实践为了更好地理解FFN...
随着发展，RWKV现已成为隶属于Linux基金会的开源非盈利组织，其代码、模型和文档均公开透明，核心项目RWKV-LM在GitHub上开源，形成了一个活跃的开发者社区。自2021年8月首个实验性版本RWKV-V1发布以来，RWKV架构经历了多次重要迭代。它最初是对传统循环神经网络的改良尝试，旨在解决处理长文本时的效率问题。2023年...
RWKV-LM是一种基于RNN的新架构,具有较低的计算复杂度(线性时间而非像Transformer那样的二次方时间)和恒定空间占用(无需KV缓存)。相比Transformer,它在上下文长度增加时内存使用呈线性增长,且计算需求更低。
[RWKV 可视化 浅谈outlier 对LLM的影响... ](https://blog.csdn.net/weixin_49139876/article/details/129865276?spm=1001.2014.3001.5501) [RWKV-LM项目地址](https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM) [ChatRWKV 聊天项目地址](https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV) [WebUi-ChatRWKV 项目地址](https://g...
下图是语言建模任务下,RWKV-LM的运行过程。 传统的RNN通过使用非饱和激活函数、门控机制、梯度裁剪、添加约束等多种方法来解决梯度稳定性问题,但RWKV通过类似于transformer和RNN的融合,本质上地具有了更稳定的梯度。RWKV包含全时间依赖的softmax操作有助于数值稳定和防止梯度消失。层归一化也在这方面起到了很重要的作...
尽管 RWKV 是一个通用循环网络，但其当前的实现主要集中在语言建模任务（RWKV-LM）。该模型架构包含了一个嵌入层，为此研究者遵循第 4.7 节中的设置，并按照第 4.6 节中的原则依次应用几个相同的残差块，具体如上图 2 和 3 所示。梯度稳定性和层堆叠 RWKV 架构被设计为 Transformer 和 RNN 的融合，与...
FFN层,即前馈神经网络层,是RWKV LM的核心组成部分之一。它能够有效地捕捉输入数据的特征,并将其传递给下一层,从而提高了模型的性能和准确性。在RWKV LM中,FFN层采用了一种称为“门控线性单元”(Gated Linear Unit)的激活函数。这种激活函数能够根据输入数据的特性自适应地调整输出的响应。通过使用门控线性单元,...
本文来自DataLeaner官方博客HuggingFace宣布在transformers库中引入首个RNN模型：RWKV，一个结合了RNN与Transformer双重优点的模型 | 数据学习者官方网站(Datalearner)同时，在LM-Sys官方的匿名模型battle中，目前RWKV-4-Raven-14B排名第六，仅次于Koala-13B，好于Oasst-Pythia-12B，也能看到普通用户对其的认可。本文将...
论文:RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era 地址:https://arxiv.org/pdf/2305.13048.pdf 代码: https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM 模型:https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-raven 回顾RNN 流行的RNN架构(如LSTM)公式如下:ft=σg(Wfxt+Ufht−1+bf),it=σg(Wixt+Uiht−1+bi),...
当前,元始智能的公司业务分为两大部分,一是将模型开源,这一部分将持续保持全开源和免费——在GitHub上,RWKV的核心开源项目RWKV-LM已收获了超过12900的star,并且逐步建立起开发者生态,当前已有包括腾讯、阿里、浙大、南方科技大学在内的多家高校和公司使用了RWKV;二是商业实体。在2024年,RWKV做了不少产品侧的尝试...