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近年来，基于Transformer架构的大规模语言模型在自然语言处理领域取得了显著成功，但其自注意力机制存在内存和计算复杂度随序列长度平方级增长的问题，限制了其在长序列任务中的效率。同时，传统RNN虽然具有线性复杂度，但在训练并行性和长程依赖建模方面存在不足。

近年来，基于Transformer架构的大规模语言模型在自然语言处理领域取得了显著成功，但其自注意力机制存在内存和计算复杂度随序列长度平方级增长的问题，限制了其在长序列任务中的效率。同时，传统RNN虽然具有线性复杂度，但在训练并行性和长程依赖建模方面存在不足。

在此背景下，RWKV（Receptance Weighted Key-Value）架构被提出，旨在结合Transformer的高效训练能力和RNN的推理效率。RWKV-7 "Goose"作为该系列的最新进展，通过'''恒定内存占用和每token恒定推理时间'''的设计，解决了传统Transformer的长序列处理瓶颈。

在此背景下，RWKV（Receptance Weighted Key-Value）架构被提出，旨在结合Transformer的高效训练能力（可并行化）和RNN的推理效率。RWKV-7 "Goose"作为该系列的最新进展，通过'''恒定内存占用和每token恒定推理时间'''的设计，解决了传统Transformer的长序列处理瓶颈。

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