正是在此背景之下,一个由 27 所大学、研究机构组成的开源研究团队,联合发表论文《 RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era 》,文中介绍了一种新型模型:RWKV(Receptance Weighted Key Value),这是一种新颖的架构,有效地结合了 RNN 和 Transformer 的优点,同时规避了两者的缺点。RWKV能够缓解 Transformer ...
在循环网络中，将状态 t 时的输出用作状态 t+1 时的输入很常见。这在语言模型的自回归解码推理中尤为明显，要求每一个 token 在馈入下一步之前必须进行计算，从而使 RWKV 可以利用类 RNN 结构（即时序模式）。在这种情况下，RWKV 可以方便地循环用于推理解码，从而利用每个输出 token 仅依赖于最新状态的优势。...
万众期待的RWKV论文来啦! 这股RNN崛起的“清流”,由民间开源组织发起,号称是第一个可扩展到百亿级参数的非transformer架构! RWKV结合了RNN和Transformer的优势:一方面,抛弃传统的点积自注意力、使用线性注意力,解决transformer内存和计算复杂度随序列增长呈平方缩放的瓶颈;另一方面,突破了RNN梯度消失、并行化和可扩展性...
万众期待的RWKV论文来啦! 这股RNN崛起的“清流”,由民间开源组织发起,号称是第一个可扩展到百亿级参数的非transformer架构! RWKV结合了RNN和Transformer的优势:一方面,抛弃传统的点积自注意力、使用线性注意力,解决transformer内存和计算复杂度随序列增长呈平方缩放的瓶颈;另一方面,突破了RNN梯度消失、并行化和可扩展性...
RWKV整体架构中主要包含时间混合(Time Mix)和通道混合(Channel Mix)模块,利用可训练的时间衰减向量来捕捉长程依赖关系,并支持高效的并行化训练和推理,如图所示,它展示的是按时间维度展开的类RNN架构模型。 RWKV 总体架构 下图给出的是整体的RWKV架构与其时间混合(Time Mix)、通道混合(Channel Mix)模块间的关系,同...
RWKV模型是一种基于RNN的语言模型,它通过捕捉文本中的时序依赖关系来生成连贯的文本序列。在RWKV模型中,每个单词被表示为一个向量,这些向量在RNN中按顺序传递,以便捕捉句子中的上下文信息。通过训练,RWKV模型可以学习到语言中的语法和语义规则,从而生成符合语法和语义规则的自然语言文本。二、RWKV模型特点 捕捉时序...
一、RWKV简介 最开始自然语言使用RNN来建模,它是一种基于循环层的特征提取网络结构,循环层可以将前一个时间步的隐藏状态传递到下一个时间步,从而实现对自然语言的建模。 RNN由于存在循环结构(如下图所示),每个时间步的计算都要依赖上一个时间步的隐藏状态,导致计算复杂度较高,而且容易出现梯度消失或梯度爆炸的问题...
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...
对于 RWKV 的训练，现有的项目仓库可以将参数量扩展到 14B，并且迭代修了 RWKV-4 的一些训练问题，例如数值不稳定性等。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，...
RWKV(Receptance Weighted Key Value)模型由香港大学物理系毕业的彭博首次提出,它结合了RNN的线性复杂度和Transformer的并行处理优势,成为自然语言处理领域的新宠。RWKV的名称源于其Time-mix和Channel-mix层中使用的四个主要模型元素:R(Receptance)、W(Weight)、K(Key)、V(Value)。 RWKV模型的核心优势 1. 线性复杂...