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Paper page - RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era
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“RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era propose a novel model architecture, Receptance Weighted Key Value (RWKV), that combines the efficient parallelizable training of Transformers with the efficient inference of RNNs. Our approach leverages a l
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1. 트랜스포머는 자연어 처리 (NLP) 작업의 거의 모든 부분을 혁신적으로 개선했지만, 시퀀스 길이에 대해 이차적으로 증가하는 메모리 및 계산 복잡성의 문제가 있습니다. 이에 반해, 순환 신경망 (RNN)은 메모리 및 계산 요구 사항이 선형적으로 증가하지만 병렬화 및 확장성에 제한이 있어 트랜스포머와 동일한 성능을 발휘하기 어렵습니다.
2. 우리는 효율적으로 병렬화 가능한 트랜스포머의 훈련과 효율적인 RNN의 추론을 결합한 새로운 모델 아키텍처인 Receptance Weighted Key Value (RWKV)를 제안합니다. 우리의 접근 방식은 선형 어텐션 메커니즘을 활용하며, 모델을 트랜스포머 또는 RNN으로 제시할 수 있어 훈련 중 병렬화를 가능하게 하고, 추론 중 일정한 계산 및 메모리 복잡성을 유지함으로써 수십억 개의 매개 변수로 확장 가능한 첫 번째 비-트랜스포머 아키텍처를 구현할 수 있습니다.
3. 실험 결과, RWKV는 비슷한 크기의 트랜스포머와 비슷한 성능을 발휘하여, 향후 연구에서 이 아키텍처를 활용하여 더 효율적인 모델을 만들 수 있다는 가능성을 제시합니다. 이 작업은 시퀀스 처리 작업에서 계산 효율성과 모델 성능 사이의 트레이드오프를 조화시키는 방향으로 중요한 한 걸음을 나아가고 있습니다.
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