論文の概要: RRWKV: Capturing Long-range Dependencies in RWKV

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05176v4
• Date: Fri, 13 Sep 2024 08:58:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-16 11:57:31.770570
• Title: RRWKV: Capturing Long-range Dependencies in RWKV
• Title（参考訳）: RRWKV:RWKVの長距離依存性をキャプチャする
• Authors: Leilei Wang,
• Abstract要約: 本稿では、RWKVにレトロスペクション機能を組み込むことで、効率的に情報を吸収することで、Retrospected Receptance Weighted Key Valueアーキテクチャを考案する。 RWKVは、線形にテンソル積の注意機構を利用して、時間列モードをデプロイすることで並列化された計算を実現している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Owing to the impressive dot-product attention, the Transformers have been the dominant architectures in various natural language processing (NLP) tasks. Recently, the Receptance Weighted Key Value (RWKV) architecture follows a non-transformer architecture to eliminate the drawbacks of dot-product attention, where memory and computational complexity exhibits quadratic scaling with sequence length. Although RWKV has exploited a linearly tensor-product attention mechanism and achieved parallelized computations by deploying the time-sequential mode, it fails to capture long-range dependencies because of its limitation on looking back at previous information, compared with full information obtained by direct interactions in the standard transformer. Therefore, the paper devises the Retrospected Receptance Weighted Key Value (RRWKV) architecture via incorporating the retrospecting ability into the RWKV to effectively absorb information, which maintains memory and computational efficiency as well.
• Abstract（参考訳）: ドットプロダクティビティの注目により、トランスフォーマーは様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて支配的なアーキテクチャとなっている。 近年、Receptance Weighted Key Value (RWKV)アーキテクチャは、メモリと計算の複雑さがシーケンス長の2次スケーリングを示す点積の欠点を取り除くために、非トランスフォーマーアーキテクチャに従っている。 RWKVは、線形にテンソル積の注意機構を利用し、時間列モードを配置することで並列化された計算を実現しているが、標準トランスフォーマーのダイレクトインタラクションによって得られる全情報と比較して、以前の情報を振り返ることに制限があるため、長距離依存を捉えることができない。 そこで本稿では,RWKVにレトロスペクション機能を組み込んで,メモリや計算効率の維持を図ることで,Retrospected Receptance Weighted Key Value (RRWKV) アーキテクチャを考案する。

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