深度学习领域围绕着如何改进 Transformer 架构的讨论从未停歇。此前，许多研究者试图寻找能够完全替代 Transformer ...

在AGI革命如火如荼的今天，ChatGPT成为了科技圈的明星，而鲜为人知的背后却是一个名为Transformer的力量。这一模型的独特魅力在于其诸多先进技术的汇聚，如MLP前馈层、残差网络以及自注意力机制，后者甚至可以视为对卷积网络的一种创新扩展。正是这种设计赋予了Transformer超群的学习能力，使其在自然语言处理、计算机视觉、金融数据分析、游戏AI、基因序列分析，以及音频生成等领域不断发光 ...

在过去两年中，RWKV也实现了重要的技术突破：架构从RWKV-4逐步迭代至RWKV-7。 最新发布的RWKV-7模型，在同等参数规模下，可以全面超越Transformer架构的性能。这种优势体现在多个维度：例如，在模型学习效率上，RWKV-7能比经过充分优化的Transformer架构更快地提升 ...