Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Evolution of RWKV: Advancements in Efficient Language Modeling

論文の概要: The Evolution of RWKV: Advancements in Efficient Language Modeling

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.02795v1
Date: Tue, 05 Nov 2024 04:10:05 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2024-11-06 15:01:34.996353
Title: The Evolution of RWKV: Advancements in Efficient Language Modeling
Title（参考訳）: RWKVの進化:効率的な言語モデリングの進歩
Authors: Akul Datta,
Abstract要約: 本稿では,Receptance Weighted Key Value アーキテクチャの開発をレビューし,効率的な言語モデリングの進歩を強調した。我々は、その中核となる革新、様々な領域への適応、そして従来のモデルよりもパフォーマンス上の優位性について検討する。深層学習における多目的アーキテクチャとしてのRWKVの課題と今後の方向性についても論じる。
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Abstract: This paper reviews the development of the Receptance Weighted Key Value (RWKV) architecture, emphasizing its advancements in efficient language modeling. RWKV combines the training efficiency of Transformers with the inference efficiency of RNNs through a novel linear attention mechanism. We examine its core innovations, adaptations across various domains, and performance advantages over traditional models. The paper also discusses challenges and future directions for RWKV as a versatile architecture in deep learning.
Abstract（参考訳）: 本稿では,Receptance Weighted Key Value (RWKV) アーキテクチャの開発を概観し,効率的な言語モデリングの進歩を強調した。 RWKVは、トランスフォーマーのトレーニング効率とRNNの推論効率を、新しい線形アテンション機構を通じて組み合わせる。我々は、その中核となる革新、様々な領域への適応、そして従来のモデルよりもパフォーマンス上の優位性について検討する。深層学習における多目的アーキテクチャとしてのRWKVの課題と今後の方向性についても論じる。

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