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Sep 14, 2023 · 在 Transformer 时代，介绍一个非Transformer架构的新网络——RWKV，RWKV是一种创新的深度学习网络架构，它将Transformer与RNN各自的优点相结合，同时实现高度并行化训练与高效推理，时间复杂度为线性复杂度，在长序列推理场景下具有优于Transformer的性能潜力。 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 …

论文提出 RWKV-7 "Goose"，一种新的序列建模架构。 通过引入广义 Delta Rule 等一系列优化，RWKV-7 的语言建模能力在所有开源 3B 规模模型中达到 SoTA 水平，计算效率、任务表现和模型表达力全面超越 Transformer 和过去的 RWKV-6 架构。 论文提出了一种新型跨特征融合网络 CMGN，结合文本图神经网络（GNN）与 RWKV MLP-mixer 用于假新闻检测。 RWKV MLP-mixer 通过 MLP 层替代自注意力机制处理新闻文本以提取深层语义特征，而 Text GNN 将附加文 …

我们提出了一种新颖的模型架构 Receptance Weighted Key Value（RWKV），它将Transformer的高效并行训练与RNN的高效推理相结合。 我们的方法利用了 线性注意力机制，并允许将模型制定为Transformer或RNN，从而使得训练期间可以并行化计算，且在推理期间保持恒定的计算和内存复杂度，这诞生了第一个被扩展到数十亿参数的非Transformer架构。 实验表明，RWKV的性能与同样大小的Transformer相当，表明未来的工作可以利用这种架构创建更有效的模型。 这项工 …

作为 RNN 的一种变体，RWKV 支持对隐藏状态进行微调（state tuning）。 通过调整模型的“心理状态”，可使 RWKV 模型在特定任务上表现更佳。 RWKV 架构的名称来源于时间混合和通道混合块中使用的四个主要模型参数，分别如下: 2020 年，BlinkDL 开始研究 Transformer ，立刻发现其有两个明显的改进方向：引入显式 decay 和 Token-shift（或者说短卷积）。 在 https://github.com/BlinkDL/minGPT-tuned 上测试后，发现这些技巧对于 Transformer 的性能有 …

Aug 10, 2024 · RWKV (Receptance Weighted Key Value) 是一种结合了RNN（递归神经网络）和Transformer模型优点的新型架构。 本文将详细介绍RWKV模型的背景、原理、与现有大模型的对比、实现代码示例以及总结和参考文献。 1. 背景与简介. 随着深度学习的发展，Transformer模型在自然语言处理（NLP）任务中展现了卓越的性能。 然而，Transformer的内存和计算复杂度随着序列长度的增加呈二次增长，使得其在处理长序列时非常昂贵。 相比之下，RNNs在计算和内存 …

WKV是将Transformer中的自注意力机制转换成利用循环神经网络（RNNs）的思想实现，内置于TimeMix模块。 循环神经网络是一种使序列信息能够从一个时间步传递到下一个时间步的机制，通过隐状态h学习过去的序列上下文信息并更新当前时间步的信息，主要为2个操作 ...

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