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RWKV模型 (查看源代码)

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'''RWKV'''（Receptance Weighted Key Value）是一种创新性的语言模型架构，旨在'''结合 [[Transformer架构|Transformer]] 和 [[循环神经⽹络]]（Recurrent Neural Network, ~~RNN）的优势~~'''，解决传统模型在推理效率和扩展性上的瓶颈。RWKV 的核心思想是将注意力机制中的 Key-Value <ref>Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[J]. Advances in neural information processing systems, 2017, 30.</ref>操作以时间步的方式分解，借助类 RNN 的顺序结构，实现 [[Transformer架构|Transformer]] 水平的建模能力，同时显著降低计算复杂度和内存占用。与传统 [[Transformer架构|Transformer]] 在每一步生成中都需要处理整个上下文不同，RWKV 模型以类似 [[RNN]] 的方式逐步处理序列，每一步的计算依赖于前一步的状态，因此在推理阶段具有常数时间和常数内存的优势。

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'''RWKV'''（Receptance Weighted Key Value）是一种创新性的语言模型架构，旨在'''结合 [[Transformer架构|Transformer]] 和 [[循环神经⽹络]]（Recurrent Neural Network, [[RNN]]）的优势'''，解决传统模型在推理效率和扩展性上的瓶颈。RWKV 的核心思想是将注意力机制中的 Key-Value <ref>Vaswani A, Shazeer N, Parmar N, et al. Attention is all you need[J]. Advances in neural information processing systems, 2017, 30.</ref>操作以时间步的方式分解，借助类 RNN 的顺序结构，实现 [[Transformer架构|Transformer]] 水平的建模能力，同时显著降低计算复杂度和内存占用。与传统 [[Transformer架构|Transformer]] 在每一步生成中都需要处理整个上下文不同，RWKV 模型以类似 [[RNN]] 的方式逐步处理序列，每一步的计算依赖于前一步的状态，因此在推理阶段具有常数时间和常数内存的优势。

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RWKV 支持并行训练，兼容 [[Transformer架构|Transformer]] 的预训练范式，但在推理过程中具备近乎 RNN 的低延迟特性，使其'''特别适合部署在资源受限设备上'''，例如边缘计算设备或移动终端。RWKV 模型的设计还充分考虑了可扩展性，已发展出多个版本（如 RWKV-6、RWKV-7），在多个自然语言处理任务中展现出与主流 [[Transformer架构|Transformer]] 模型相媲美的性能。由于其开源、轻量、高效的特性，RWKV 也正在成为一种受开发者社区关注的替代性语言模型架构。

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RWKV 支持并行训练，兼容 [[Transformer架构|Transformer]] 的预训练范式，但在推理过程中具备近乎 [[RNN]] 的低延迟特性，使其'''特别适合部署在资源受限设备上'''，例如边缘计算设备或移动终端。RWKV 模型的设计还充分考虑了可扩展性，已发展出多个版本（如 RWKV-6、RWKV-7），在多个自然语言处理任务中展现出与主流 [[Transformer架构|Transformer]] 模型相媲美的性能。由于其开源、轻量、高效的特性，RWKV 也正在成为一种受开发者社区关注的替代性语言模型架构。

----[[文件:RWKV-7 架构图.png|缩略图|替代=RWKV结构示意图|649x649像素|RWKV结构示意图<ref name=":0" />]]

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=== RNN 架构与隐藏状态 ===

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'''[[循环神经网络]]（[[RNN]]~~, Recurrent Neural Network）~~''' 是一种广泛应用于序列数据（如文本、语音、时间序列等）的深度学习模型。

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'''[[循环神经网络]]（ Recurrent Neural Network, [[RNN]]）''' 是一种广泛应用于序列数据（如文本、语音、时间序列等）的深度学习模型。

==== [[RNN]] 的核心机制：隐藏状态 ====

RWKV

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