RWKV架构：RNN与Transformer的融合之道 大家好，今天我们来深入探讨一种新兴的语言模型架构——RWKV。它巧妙地结合了循环神经网络（RNN）的推理效率和Transformer的训练并行性，并采用线性Attention机制，在计算效率和模型性能之间取得了良好的平衡。 1. 背景：RNN与Transformer的优劣 在深入了解RWKV之前，我们先回顾一下RNN和Transformer各自的优缺点，这有助于我们理解RWKV设计的动机。 特性 RNN Transformer 结构 循环结构，依赖于时间步的顺序计算 基于Self-Attention的并行结构 并行性 训练时难以并行，推理时串行执行 训练时高度并行，推理时相对并行 长期依赖 容易出现梯度消失/爆炸问题 Self-Attention可以直接捕捉长距离依赖关系 计算复杂度 O(n) (n为序列长度) O(n^2) 推理速度 快 慢 从表格中可以看出，RNN在推理速度上具有优势，因为其计算复杂度与序列长度呈线性关系。然而，由于其循环结构，RNN在训练时难以并行化，并且容易受到梯度消失/爆炸问题的影响，限制了其捕捉长期依赖 …