结合RNN与Transformer双重优点,深度解析大语言模型RWKV
原文中文,约10000字,阅读约需24分钟。发表于: 。RWKV在多语言处理、小说写作、长期记忆保持等方面表现出色,可以主要应用于自然语言处理任务,例如文本分类、命名实体识别、情感分析等。
本文介绍了RWKV模型,它是结合了RNN和Transformer的模型架构,通过Time-mix和Channel-mix层的组合以及distance encoding的使用,实现了更高效的Transformer结构,增强了模型的表达能力和泛化能力。RWKV模型具有高效训练和推理、支持大规模自然语言处理任务、可扩展性强等优势。与其他模型相比,RWKV模型具有较低的时间复杂度和空间负责度,并在精度、推理速度和内存占用方面表现出色。