論文の概要: A Survey of RWKV

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2412.14847v1
• Date: Thu, 19 Dec 2024 13:39:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-20 13:33:17.683329
• Title: A Survey of RWKV
• Title（参考訳）: RWKVに関する調査
• Authors: Zhiyuan Li, Tingyu Xia, Yi Chang, Yuan Wu,
• Abstract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選択肢を提供する。 自己アテンションに大きく依存する従来のトランスフォーマーとは異なり、RWKVは最小限の計算要求で長距離依存を捕捉する。 本稿では,このギャップを,RWKVアーキテクチャとその基本原理,および様々な応用の総合的なレビューとして埋めようとしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.618320854505786
• License:
• Abstract: 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.
• Abstract（参考訳）: Receptance Weighted Key Value (RWKV)モデルはTransformerアーキテクチャに代わる新しい選択肢を提供し、再帰型と注意型システムの利点を融合させる。 自己アテンションに大きく依存する従来のトランスフォーマーとは異なり、RWKVは最小限の計算要求で長距離依存を捕捉する。 リカレントフレームワークを利用することで、RWKVはトランスフォーマー、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する。 RWKVは最近、複数のドメインにわたる堅牢なパフォーマンスについてかなりの注目を集めている。 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ない。 本稿では,RWKVアーキテクチャとその基本原理,および自然言語生成や自然言語理解,コンピュータビジョンなど,さまざまな応用の総合的なレビューとして,このギャップを埋めようとしている。 我々は、RWKVが従来のTransformerモデルと比較し、長いシーケンスを効率的に管理し、計算コストを抑える能力を強調した。 さらに、RWKVが直面する課題を探求し、今後の研究・発展に向けた潜在的方向性を提案する。 https://github.com/MLGroupJLU/RWKV-Survey.com/RWKV-Survey。

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