ParaRNN：解锁非线性RNN的大规模语言模型的并行训练
💡
原文英文，约200词，阅读约需1分钟。
📝
内容提要
ParaRNN是一个新框架，突破了非线性RNN的序列并行限制。它通过将非线性递归关系转化为方程组，并利用牛顿迭代法并行求解，实现了高达665倍的加速，支持训练7B参数的模型，效果与大型Transformer相当。该框架已开源，推动了高效序列建模的研究。
🎯
关键要点
- RNNs的固有序列性质限制了并行计算，成为扩展的基本障碍。
- SSMs通过结构化线性递归实现高效并行化，但线性约束限制了其表达能力。
- ParaRNN框架突破了非线性RNN的序列并行限制。
- 通过将非线性递归关系转化为方程组，利用牛顿迭代法并行求解。
- 实现了高达665倍的加速，支持训练7B参数的模型。
- ParaRNN的效果与大型Transformer相当。
- 该框架已开源，推动了高效序列建模的研究。
