RWKV能够缓解 Transformer 所带来的内存瓶颈和二次方扩展问题,实现更有效的线性扩展,同时保留了使 Transformer 在这个领域占主导的一些性质。 四、 RWKV模型 RWKV是一个结合了RNN与Transformer双重优点的模型架构,是一个RNN架构的模型,但是可以像transformer一样高效训练。RWKV 模型通过 Time-mix 和 Channel-mix 层的...
类 Transformer 的并行化 RWKV 可以在时间并行模式下进行高效地并行化，让人联想到 Transformer。单个层中一个 batch 序列的时间复杂度为 O (BTd^2 )，它主要由矩阵乘法 W_□, □ ∈ （假设 B 个序列、T 个最大 token 和 d 个通道）。同时更新注意力分数 wkv_t 需要串行扫描，并且复杂度为 O (BTd)。
基于RNN和Transformer问题,提出RWKV改进线性注意力机制,解决RNN难并行化的问题,并有RNN相似的时间复杂度以及与Transformer相近的效果。接下来,我们依次介绍线性Transformer和Attention Free Transformer引出RWKV的基本原理。 1、线性Transformer 线性Transformer(Linear Transformer)解决的问题是将Transformer中self-attention的计算...
新模型Eagle和Finch 此次更新的RWKV，共包含6个模型，分别是：4个Eagle（RWKV-5）模型：分别为0.4B、1.5B、3B、7B参数大小；2个Finch（RWKV-6）模型：分别是1.6B、3B参数大小。Eagle通过使用多头矩阵值状态（而非向量值状态）、重新构造的接受态和额外的门控机制，改进了从RWKV-4中学习到的架构和学习衰减...
RWKV 是 RNN 和 Transformer 的强强联合 如何把 transformer 和 RNN 优势结合起来？基于 transformer 的模型的主要缺点是，在接收超出上下文长度预设值的输入时，推理结果可能会出现潜在的风险，因为注意力分数是针对训练时的预设值来同时计算整个序列的。RNN 本身支持非常长的上下文长度。即使在训练时接收的上下文长度...
RWKV与Transformer架构的本质区别在于背后的记忆机制,与Transofrmer的内存寻址机制相⽐,RWKV更像是 ⼀种联想记忆⽅法。 RWKV架构由四个重要参数组成:R、W、K、V,除了可训练的权重参数w(Weight),RWKV还使⽤r(Receptance)参数来控制对信息的接受程度。
RWKV是一个结合了RNN与Transformer双重优点的模型架构。由香港大学物理系毕业的彭博首次提出。简单来说，RWKV是一个RNN架构的模型，但是可以像transformer一样高效训练。今天，HuggingFace官方宣布在transformers库中首次引入RNN这样的模型，足见RWKV模型的价值。本文来自DataLeaner官方博客HuggingFace宣布在transformers库中引入...
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到数百亿参数的非 Transformer 架构。 RWKV 其中的一个特征是它能够提供并行训练和强大的可扩展性,类似于 Transformer。此外,该研究对 RWKV 中的注意力机制进...
不走Transformer寻常路,魔改RNN的国产新架构RWKV,有了新进展: 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...
相比之下,循环神经网络(RNNs)在内存和计算需求上呈线性增长,但由于并行化和可扩展性的限制,很难达到与 Transformer 相同的性能水平。本文提出了一种新颖的模型架构,Receptance Weighted Key Value(RWKV),将 Transformer 的高效可并行训练与 RNN 的高效推理相结合。实验证明,RWKV 的性能与相同规模的 Transformer 相当...