好的，我们开始今天的讲座。今天的主题是 RetNet (Retentive Network)，一种新型的序列建模架构，它试图统一并行训练和递归推理的优势，通过多尺度指数衰减机制实现高效的序列处理。 RetNet：背景与动机 传统的序列模型，如 RNN 和 Transformer，在处理长序列时各有优劣。RNN 类模型（如 LSTM、GRU）以其天然的递归结构，非常适合序列的自回归生成和推理，但由于其固有的顺序依赖性，难以并行化训练。Transformer 模型则通过自注意力机制实现了并行化训练，但其推理过程需要存储所有历史状态，导致内存占用随序列长度线性增长，限制了长序列推理的效率。 RetNet 的核心目标是兼顾两者的优点： 并行训练： 像 Transformer 一样，能够充分利用 GPU 的并行计算能力，加速模型训练。 高效推理： 像 RNN 一样，只需要保存恒定的状态，实现常数级别的内存占用，从而支持高效的长序列推理。 RetNet 的核心机制：Retention RetNet 的核心创新在于 Retention 机制，它替代了 Transformer 的自注意力机制，同时保留 …