无需Attention的未来，RWKV-7能成为替代Transformer的那只黑天鹅吗？

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作者 ｜ 周一笑 邮箱 ｜ zhouyixiao@pingwest.com 在当今大模型领域，Transformer架构占据着主导地位。然而，尽管Transformer非常强大，但它的计算需求随着文本长度呈平方级增长，这导致运行成本高昂，同时限制了其扩展能力。 与此相对，更为古老的RNN（循环神经网络）架构虽然计算效率高，但通常无法达到Transformer的性能水平，并且训练过程更为复杂和缓慢。 在这一背景下，由元始智能创始人彭博提出了RWKV架构。RWKV融合了Transformer和RNN的优点，在训练阶段可以像Transformer那样并行计算，在推理阶段又能像RNN那样高效运行。随着发展，RWKV现已成为隶属于Linux基金会的开源非盈利组织，其代码、模型和文档均公开透明，核心项目RWKV-LM在GitHub上开源，形成了一个活跃的开发者社区。 自2021年8月首个实验性版本RWKV-V1发布以来，RWKV架构经历了多次重要迭代。它最 ………………………………