RWKV：具有 Transformer 级 LLM 性能的 RNN

随着人工智能技术的不断进步，RWKV系列作为国产新兴技术的代表，近期发布了Eagle（RWKV-5）和Finch（RWKV-6）两款新型架构模型。这两款基于RWKV-4的改进版本，在结构和机制上均有显著提升，不仅增强了模型的表达力，还维持了RNN独有的高效推理特性。

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Eagle模型通过采用多头矩阵值状态代替传统的向量值状态，增强了数据处理的维度和灵活性。此外，Eagle还重新设计了接受态结构，并引入了额外的门控机制，这些优化使得模型在处理长序列数据时更为高效。

Finch模型则在数据处理功能上做了进一步的创新，通过引入新的数据相关函数，增强了模型对时间序列的处理能力。此外，Finch还采用了低秩自适应函数，使得模型在各种语境下都能更好地理解和适应数据变化。

RWKV新架构特别强调多语言处理能力，发布了包含1.12万亿令牌的RWKV World v2多语言数据集。这一数据集的构成复杂，包括大量英语、多语言及代码数据，为模型的多语言理解和应用提供了丰富的训练材料。

此外，RWKV团队还开发了一种新的基于Trie的贪婪匹配分词器，该分词器特别适合处理非主流语言，有效提高了模型在全球范围内的适用性和精确度。

在MQAR和PG19等权威评测中，新架构模型展现出优于前代及其他非Transformer架构的性能，尤其在长上下文任务和多语言任务中表现突出。

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从技术细节到模型表现，Eagle和Finch都显示出了非常引人注目的特点和潜力。Eagle模型在长文本的理解和生成上，明显优于以往的模型，而Finch在灵活应对不同数据类型上的表现，则大大超出我的预期。这些优化不仅使得模型的适用范围更广，也极大地提升了开发效率和应用的实际效果。