A Survey of RWKV

要約

Receptance Weighted Key Value (RWKV) モデルは、Transformer アーキテクチャに代わる新しい代替手段を提供し、リカレント システムとアテンション ベースのシステムの利点を統合します。
自己注意に大きく依存する従来の Transformer とは異なり、RWKV は最小限の計算要求で長距離の依存関係を適切に捕捉します。
RWKV は、リカレント フレームワークを利用することで、Transformer で特に長いシーケンスを持つタスクで見られる計算の非効率性に対処します。
RWKV は、複数のドメインにわたる堅牢なパフォーマンスで最近大きな注目を集めています。
人気が高まっているにもかかわらず、RWKV モデルの体系的なレビューは存在しません。
この文書は、RWKV アーキテクチャ、その中心原理、および自然言語生成、自然言語理解、コンピューター ビジョンなどのさまざまなアプリケーションの最初の包括的なレビューとして、このギャップを埋めることを目指しています。
RWKV が従来の Transformer モデルとどのように比較されるかを評価し、長いシーケンスを効率的に管理し、計算コストを削減する機能を強調します。
さらに、RWKV が直面する課題を調査し、将来の研究と進歩に向けた潜在的な方向性を提案します。
関連するオープンソース資料は https://github.com/MLGroupJLU/RWKV-Survey で一貫して保守されています。

要約(オリジナル)

The Receptance Weighted Key Value (RWKV) model offers a novel alternative to the Transformer architecture, merging the benefits of recurrent and attention-based systems. Unlike conventional Transformers, which depend heavily on self-attention, RWKV adeptly captures long-range dependencies with minimal computational demands. By utilizing a recurrent framework, RWKV addresses some computational inefficiencies found in Transformers, particularly in tasks with long sequences. RWKV has recently drawn considerable attention for its robust performance across multiple domains. Despite its growing popularity, no systematic review of the RWKV model exists. This paper seeks to fill this gap as the first comprehensive review of the RWKV architecture, its core principles, and its varied applications, such as natural language generation, natural language understanding, and computer vision. We assess how RWKV compares to traditional Transformer models, highlighting its capability to manage long sequences efficiently and lower computational costs. Furthermore, we explore the challenges RWKV encounters and propose potential directions for future research and advancement. We consistently maintain the related open-source materials at: https://github.com/MLGroupJLU/RWKV-Survey.

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