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复仇之后？循环模型与变形金刚在预测人类语言理解度量方面相匹敌
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种名为Receptance Weighted Key Value（RWKV）的新型模型体系结构，将Transformer的并行训练与RNN的高效推理相结合，并利用线性注意机制，使模型在训练期间并行计算，在推理期间保持计算和记忆的复杂度恒定。实验表明，RWKV的表现与同样大小的Transformer相当，为权衡计算效率和模型性能迈出了重要的一步。
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关键要点
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提出了一种名为Receptance Weighted Key Value（RWKV）的新型模型体系结构。
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RWKV结合了Transformer的并行训练与RNN的高效推理。
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利用线性注意机制，使模型在训练期间并行计算。
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在推理期间保持计算和记忆的复杂度恒定。
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RWKV是第一个可扩展到数十亿参数的非Transformer架构。
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实验表明RWKV的表现与同样大小的Transformer相当。
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RWKV在序列处理任务中为权衡计算效率和模型性能迈出了重要的一步。
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