RWKV — архитектура языковой модели, сочетающая элементы рекуррентных нейронных сетей и трансформеров, разработанная для обеспечения масштабируемого обучения и эффективного по памяти и времени последовательного вывода. Модель стремится сохранить параллелизм обучения, характерный для трансформеров, одновременно предоставляя рекуррентный механизм при инференсе, что позволяет обрабатывать очень длинные контексты с линейной сложностью по длине. Конструкция RWKV опирается на идею разделения представлений на ключи и значения с управлением внимания через весовые коэффициенты, рассчитываемые рекуррентно.
Архитектура используется в задачах обработки естественного языка, где важны длительные зависимости и ограниченные вычислительные ресурсы при развертывании. В отличие от классических трансформеров, которые требуют квадратичной по длине памяти для матриц внимания, RWKV реализует механизм, позволяющий аккумулировать необходимые статистики по мере прохода последовательности, что уменьшает требования к оперативной памяти и ускоряет последовательный вывод. В литературе и практических описаниях модель рассматривается как компромисс между выразительностью механизмов внимания и эффективностью рекуррентных методов.
- Гибридный подход: сочетает параллельное обучение (как в трансформерах) с рекуррентным состоянием для инференса, что облегчает использование при долгих контекстах.
- Линейная сложность при инференсе: использует накопление статистик ключей и значений, позволяющее обходиться без квадратичных матриц внимания во время последовательной генерации.
- Поддержка длинных контекстов: архитектура оптимизирована для обработки больших окон контекста без экспоненциального роста требований к памяти.
- Параллелизм обучения: сохраняет возможность эффективного обучения на современных ускорителях за счёт блоковой и матричной организации вычислений.
- Простота интеграции: вычислительные блоки модели совместимы с распространёнными слоями и оптимизаторами, что облегчает адаптацию в существующих пайплайнах разработки ИИ.
- Торговля между скоростью и выразительностью: архитектура направлена на баланс между эффективностью выполнения и способностью моделировать сложные зависимости, сохраняя при этом воспроизводимость и детерминированность вывода.
- Практические применения: генерация текста, дообучение на пользовательских данных, области с ограниченными ресурсами и сценарии, требующие длительного контекста.
- Ограничения: несмотря на улучшения в эффективности, модель может уступать по некоторым метрикам качества традиционным трансформерам в задачах, где критична плотная глобальная зависимость между всеми токенами.