循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種主要用于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的人工智能
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)是一種主要用于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的人工智能。與傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不同，RNN具有存儲器，可以捕獲迄今為止已計算的信息。換句話說，他們利用對先前輸入的理解來影響他們將產(chǎn)生的輸出。
RNN被稱為“循環(huán)”，因為它們對序列中的每個元素執(zhí)行相同的任務(wù)，而輸出取決于之前的計算。RNN仍然用于為Apple的Siri和GoogleTranslate等智能技術(shù)提供支持。
然而，隨著像ChatGPT這樣的Transformer的出現(xiàn)，自然語言處理(NLP)的格局已經(jīng)發(fā)生了變化。雖然Transformer徹底改變了NLP任務(wù)，但它們的內(nèi)存和計算復(fù)雜性隨著序列長度呈二次方擴(kuò)展，需要更多資源。
NVIDIATeslaM40GPU加速器是世界上最快的深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練加速器。它提供準(zhǔn)確的語音識別、對視頻和自然語言內(nèi)容的深入理解以及更好地檢測醫(yī)學(xué)圖像中的異常。
現(xiàn)在，一個新的開源項目RWKV正在為GPU功耗難題提供有前途的解決方案。該項目由Linux基金會支持，旨在大幅降低GPT級語言學(xué)習(xí)模型(LLM)的計算需求，最高可能降低100倍。
RNN在內(nèi)存和計算要求方面表現(xiàn)出線性擴(kuò)展，但由于其并行性和可擴(kuò)展性方面的限制，很難與Transformer的性能相匹配。這就是RWKV發(fā)揮作用的地方。
RWKV(即接收加權(quán)鍵值)是一種新穎的模型架構(gòu)，它將Transformer的可并行訓(xùn)練效率與RNN的高效推理相結(jié)合。結(jié)果?運(yùn)行和訓(xùn)練所需資源(VRAM、CPU、GPU等)顯著減少的模型，同時保持高質(zhì)量的性能。它還可以線性縮放到任何上下文長度，并且通常在英語以外的語言中得到更好的訓(xùn)練。
盡管有這些令人鼓舞的功能，RWKV模型也并非沒有挑戰(zhàn)。它對提示格式很敏感，但在需要回顧的任務(wù)上較弱。然而，這些問題正在得到解決，并且該模型的潛在好處遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過當(dāng)前的局限性。
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