RWKV是纯RNN,因此可以做transformer难以做到的事情。例如,作为RNN有固定大小的state,所以,微调RWKV的初始state,就相当于最彻底的prompt tuning,甚至可以用于alignment,因为迁移能力很强 补充:最新的例子,…
path = "rwkv-x060-chn_single_round_qa-7B-20240516-ctx2048.state" # 存放在 model 文件夹的 state 文件名称 Ai00 支持在config.toml配置文件中添加多个[[state]]块,一次配置多个 state 文件,然后在 WebUI 中动态切换 state 文件。 在下面的 Ai00 示例中,我们一次性加载三个基于 RWKV-6-7B 模型的 s...
我尝试去理解的话,人们讨论RNN和Transformer的时候似乎更具体的在讨论Self-Attention对RNN的替代。它们本质都是如何建立token之间的联系,也就是你说的state,RWKV是不是相当于是从这个角度入手,本质上是提出了一个新的公式新的计算方法,在继续保留transfomer attention的并行特性下,用更少的资源记录更关键甚至更长的关系...
我尝试去理解的话,人们讨论RNN和Transformer的时候似乎更具体的在讨论Self-Attention对RNN的替代。它们本质都是如何建立token之间的联系,也就是你说的state,RWKV是不是相当于是从这个角度入手,本质上是提出了一个新的公式新的计算方法,在继续保留transfomer attention的并行特性下,用更少的资源记录更关键甚至更长的关系...
Transformer的state会越来越大,而RWKV的state是固定大小的。这个很重要,因为正是固定大小的限制让模型学到真正的东西,激发它的某种倾向和动力,去把世界压缩到它的state里去。 硅星人:你认为人的设计也是这样。 彭博:肯定是这样。肯定是token-state。忘记东西的话也可以记在手机里,记在草稿,全部都记到你脑子里是不...
好处是:给融入循环神经网络思想带来了便利的同时还保持了并行性。具体流程下面的Time-Mix模块和Channel-Mix模块会详细介绍。如下图所示,这两个模块是RWKV架构的主要模块。Time-Mix模块可以看成根据隐状态(State)生成候选预测向量,Channel-Mix模块则可以看成生成最终的预测向量。
There are a couple of other problems that you can't just compress information into that one hidden state plus RNNs have been notoriously hard to train because the inference always requires this step by step thing。 which means you have to do back propagation through time which is part of ...
VideoMamba- State Space Model for Efficient Video Understanding (Shanghai AI lab 408 -- 20:28 App Probing-RAG- Self-Probing to Guide Language Models in Selective Document Retriev 167 -- 28:32 App Capabilities of Gemini Models in Medicine(Google 2024) 211 -- 19:14 App TASK ORIENTED IN-...
Transformer的state会越来越大,而RWKV的state是固定大小的。这个很重要,因为正是固定大小的限制让模型学到真正的东西,激发它的某种倾向和动力,去把世界压缩到它的state里去。 硅星人:你认为人的设计也是这样。 彭博:肯定是这样。肯定是token-state。忘记东西的话也可以记在手机里,记在草稿,全部都记到你脑子里是不...
last_x存储在这个 RWKV 层的state. 其余输入是学习RWKV 的 parameters。首先,我们使用学习的权重对x和进行线性插值last_x。我们将此插值x作为输入运行到具有平方 relu 激活的 2 层前馈网络,最后与另一个前馈网络的 sigmoid 激活相乘(在经典 RNN 术语中,这称为门控)。请注意,就内存使用而言,矩阵Wk,Wr,Wv包含...