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RWKV，引领大模型架构变更的新型RNN
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RWKV要解决的问题
Transformer是死胡同
算力需求巨大，Scaling-law失效
RWKV开始于2020年初，正在研发RWKV-7
RWKV正引领大模型的架构迁移
我们是怎么做的？
RNN和Transformer各自的局限性
RNN在训练长序列时容易出现梯度消失问题。
RNN在训练过程中无法在时间维度上进行并行化，限制了其可扩展性。
Transformer具有二次复杂度,长序列任务中计算成本高和占用内存多。
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