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* '''Token-Shift'''

* '''Token-Shift'''

Token-Shift 是 RWKV 模型中为解决并行训练效率而引入的关键机制。由于 RWKV 的结构天然具有时间递归特性，严格按时间步依赖前一个 token 的信息，这使得其在推理时效率极高，但也造成训练过程难以并行。为此，Token-Shift 技巧通过将序列输入向右平移一位（即“看到”前一个 token），并对当前 token 和上一个 token 的特征进行加权混合，模拟出时间依赖关系。这个过程通过广播和矩阵操作实现，使得模型可以像 Transformer 一样高效并行训练，又不会打破因果结构。Token-Shift 的引入使 RWKV 在保持低延迟推理优势的同时，兼顾了训练阶段的速度与效率，是其架构设计中的一项关键创新。

Token-Shift 是 RWKV 模型中为解决并行训练效率而引入的关键机制。由于 RWKV 的结构天然具有时间递归特性，严格按时间步依赖前一个 token 的信息，这使得其在推理时效率极高，但也造成训练过程难以并行。为此，Token-Shift 技巧通过将序列输入向右平移一位（即“看到”前一个 token），并对当前 token 和上一个 token 的特征进行加权混合，模拟出时间依赖关系。这个过程通过广播和矩阵操作实现，使得模型可以像 Transformer 一样高效并行训练，又不会打破因果结构。Token-Shift 的引入使 RWKV 在保持低延迟推理优势的同时，兼顾了训练阶段的速度与效率，是其架构设计中的一项关键创新。

[[文件:Tokenshift.png|缩略图|居中|rwkv-architecture-for-language-modeling]]<ref>Peng B, Alcaide E, Anthony Q, et al. Rwkv: Reinventing rnns for the transformer era[J]. arXiv preprint arXiv:2305.13048, 2023. <nowiki>https://doi.org/10.48550/arXiv.2305.13048</nowiki>.</ref>

[[文件:Tokenshift.png|缩略图|居中|rwkv-architecture-for-language-modeling]]<ref>Peng B, Alcaide E, Anthony Q, et al. Rwkv: Reinventing rnns for the transformer era[J]. arXiv preprint arXiv:2305.13048, 2023.</ref>

*'''注意力层简化表达'''

*'''注意力层简化表达'''

* <math>x_{t+1} = \sigma(Rx_t) \cdot \frac{\exp(Kx_t) \cdot (Vx_t) + \exp(W) \cdot a_t}{\exp(Kx_t) + \exp(W) \cdot b_t} </math>

* <math>x_{t+1} = \sigma(Rx_t) \cdot \frac{\exp(Kx_t) \cdot (Vx_t) + \exp(W) \cdot a_t}{\exp(Kx_t) + \exp(W) \cdot b_t} </math>