भाषा के बड़े मॉडल (LLMs) की बढ़ती मांग ने लंबी और जटिल अनुक्रमों को संसाधित करने की सीमा को आगे बढ़ाया है। पारंपरिक ट्रांसफार्मर-आधारित आर्किटेक्चर, शक्तिशाली होने के बावजूद, अनुक्रम लंबाई के संबंध में अपनी द्विघात जटिलता के कारण महत्वपूर्ण स्केलिंग समस्याओं से जूझते हैं। यह सीमा विशेष रूप से स्पष्ट हो जाती है जब विस्तारित संदर्भ इनपुट से निपटने की बात आती है, जिससे अनुक्रम के दूर के हिस्सों से जानकारी को प्रभावी ढंग से पकड़ने और उपयोग करने की उनकी क्षमता बाधित होती है। इस चुनौती के जवाब में, अभिनव दृष्टिकोणों की एक लहर उभरी है, जिसका उद्देश्य लंबी अनुक्रमों को संसाधित करने में रैखिक जटिलता प्राप्त करना है।
इन विधियों में लीनियर अटेंशन मॉडल, स्टेट स्पेस मॉडल (जैसे मम्बा), लीनियर आरएनएन (जैसे डेल्टानेट), और RWKV शामिल हैं। इनमें से प्रत्येक आर्किटेक्चर द्विघात जटिलता समस्या का एक अनूठा समाधान प्रदान करता है, जो लंबी अनुक्रमों के अधिक कुशल प्रसंस्करण को सक्षम बनाता है। हालांकि, इन रैखिक आर्किटेक्चर को अक्सर लंबी संदर्भ जानकारी को पूरी तरह से समझने और उसका लाभ उठाने में कठिनाइयों का सामना करना पड़ता है।
उदाहरण के लिए, RWKV-7 (एक 2.9B पैरामीटर मॉडल) 28K टोकन तक पासकी पुनर्प्राप्ति कार्यों में उच्च सटीकता प्रदर्शित करता है। हालांकि, इस सीमा से परे इसका प्रदर्शन तेजी से खराब हो जाता है। यहां तक कि 128K-लंबाई वाले डेटा का उपयोग करके निरंतर प्रीट्रेनिंग के साथ भी, लंबी-संदर्भ सीमाएं बनी रहती हैं। यह मुद्दा RWKV के लिए अद्वितीय नहीं है; यह मम्बा जैसे अन्य आर्किटेक्चर तक फैला हुआ है, जो मॉडल के इस वर्ग के लिए एक मौलिक चुनौती का प्रतिनिधित्व करता है। विस्तारित संदर्भों पर प्रदर्शन बनाए रखने का संघर्ष रैखिक जटिलता भाषा मॉडल में सुधार के लिए एक महत्वपूर्ण क्षेत्र पर प्रकाश डालता है।
रैखिक जटिलता भाषा मॉडलों का परिदृश्य
रैखिक जटिलता भाषा मॉडल ट्रांसफार्मर-आधारित आर्किटेक्चर के आकर्षक विकल्पों के रूप में सामने आए हैं, जो लंबी अनुक्रमों को संसाधित करने में अंतर्निहित द्विघात कम्प्यूटेशनल बोझ से बचते हैं। RWKV मॉडल परिवार, इस डोमेन में खड़ा है, ट्रांसफार्मर की समानांतर क्षमता को एक RNN-जैसे आवर्तक राज्य प्रतिनिधित्व के साथ कुशलतापूर्वक जोड़ता है।
RWKV का विकास कई पुनरावृत्तियों में फैला हुआ है, जो मूलभूत RWKV-4 से शुरू होकर, RWKV-5, RWKV-6 तक बढ़ता है, और RWKV-7 में समाप्त होता है। प्रत्येक पुनरावृत्ति ने मॉडल की क्षमताओं को बढ़ाते हुए और सीमाओं को संबोधित करते हुए, परिशोधन और सुधार लाए हैं। इसके अलावा, जंबा, ज़म्बा और मिनीमैक्स जैसे हाइब्रिड भाषा मॉडल ने अद्वितीय हाइब्रिड डिज़ाइन पेश करके अपनी छाप छोड़ी है, जिससे रैखिक जटिलता मॉडल का परिदृश्य और समृद्ध हुआ है।
कुशल लंबी-संदर्भ प्रसंस्करण की खोज ने नवीन ध्यान तंत्रों के विकास को भी जन्म दिया है। उदाहरण के लिए, नेटिव स्पार्स अटेंशन, टोकन को अस्थायी ब्लॉकों में व्यवस्थित करता है, तीन अलग-अलग ध्यान पथों को नियोजित करता है: वैश्विक संदर्भ के लिए संपीड़ित मोटे-दाने वाले टोकन, स्थानीय विवरणों के लिए चुनिंदा रूप से बनाए गए ठीक-दाने वाले टोकन, और स्थानीय प्रासंगिक जानकारी को कैप्चर करने के लिए स्लाइडिंग विंडो। अन्य उल्लेखनीय ध्यान तंत्रों में सीरअटेंशन और ब्लॉक अटेंशन (MoBA) शामिल हैं, जिनमें से प्रत्येक लंबी अनुक्रमों के भीतर प्रासंगिक जानकारी पर ध्यान देने के लिए अद्वितीय रणनीतियाँ प्रदान करता है।
RWKV-X: उन्नत लंबी-दूरी संदर्भ मॉडलिंग के लिए एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर
ग्वांगडोंग प्रयोगशाला ऑफ आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस एंड डिजिटल इकोनॉमी (SZ), शेन्ज़ेन, होहाई विश्वविद्यालय, नानजिंग, शेन्ज़ेन विश्वविद्यालय और किंगहाई विश्वविद्यालय, झिनिंग के शोधकर्ताओं ने RWKV-X नामक एक उपन्यास हाइब्रिड आर्किटेक्चर पेश किया है। यह आर्किटेक्चर लघु-श्रेणी की निर्भरताओं को मॉडलिंग करने में RWKV की दक्षता को एक विरल ध्यान तंत्र के साथ चतुराई से जोड़ता है, जिसे विशेष रूप से लंबी-श्रेणी के संदर्भ को कैप्चर करने के लिए डिज़ाइन किया गया है।
पिछली हाइब्रिड दृष्टिकोणों के विपरीत, RWKV-X प्रशिक्षण के दौरान रैखिक-समय जटिलता और अनुमान डिकोडिंग के दौरान स्थिर-समय जटिलता प्राप्त करता है। यह इसे लंबी अनुक्रमों को संसाधित करने के लिए असाधारण रूप से कुशल बनाता है। मॉडल लगातार 64K-टोकन अनुक्रमों पर प्रीट्रेन किए जाने पर 64K पासकी पुनर्प्राप्ति बेंचमार्क पर लगभग सही सटीकता प्रदर्शित करता है। यह लंबी-संदर्भ बेंचमार्क पर पिछले RWKV-7 मॉडल से लगातार बेहतर प्रदर्शन करता है, जबकि लघु-संदर्भ कार्यों पर मजबूत प्रदर्शन बनाए रखता है।
RWKV-X में नवाचार लंबी-संदर्भ भाषा मॉडलिंग की चुनौतियों का समाधान करने में एक महत्वपूर्ण कदम का प्रतिनिधित्व करते हैं। आवर्तक मॉडल और विरल ध्यान तंत्रों की ताकत को मिलाकर, RWKV-X दक्षता और सटीकता के बीच एक संतुलन प्राप्त करता है, जिससे विस्तारित अनुक्रमों के अधिक प्रभावी प्रसंस्करण का मार्ग प्रशस्त होता है।
RWKV-X: आर्किटेक्चर और प्रशिक्षण
RWKV-X एक हाइब्रिड आर्किटेक्चर का प्रतीक है, जो दोनों दृष्टिकोणों की ताकत का लाभ उठाने के लिए विरल ध्यान ब्लॉकों के साथ RWKV-7 ब्लॉकों को एकीकृत करता है। खरोंच से प्रशिक्षण देने के बजाय, RWKV-X LLaMA Pro से प्रेरित एक इंटरलीव्ड ब्लॉक विस्तार दृष्टिकोण और शून्य-प्रारंभीकरण तंत्र का उपयोग करके मौजूदा मॉडल पर बनाता है।
प्रशिक्षण प्रक्रिया में दो चरण होते हैं, जिन्हें लघु और लंबी दोनों संदर्भों पर मॉडल के प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए सावधानीपूर्वक डिज़ाइन किया गया है:
- लघु-संदर्भ प्रीट्रेनिंग: प्रारंभ में, मॉडल को मिनीपाइल डेटासेट से निकाले गए लघु 1024-टोकन संदर्भों पर प्रशिक्षित किया जाता है। इस चरण के दौरान, नव जोड़े गए ब्लॉकों को छोड़कर सभी पैरामीटर जमे हुए हैं, यह सुनिश्चित करते हुए कि आधार RWKV-7 मॉडल से प्री-प्रशिक्षित ज्ञान संरक्षित है। यह नव जोड़े गए ब्लॉकों को मौजूदा आर्किटेक्चर के अनुकूल होने की अनुमति देता है, जिससे प्री-प्रशिक्षित प्रतिनिधित्व बाधित नहीं होते हैं।
- लंबी-संदर्भ निरंतर प्रीट्रेनिंग: दूसरे चरण में प्रोलांग-64K डेटासेट और 64K टोकन की संदर्भ लंबाई का उपयोग करके लंबी-संदर्भ निरंतर प्रीट्रेनिंग शामिल है, जो कुल मिलाकर लगभग 1 बिलियन टोकन संसाधित करती है। इस चरण के दौरान, सभी पैरामीटर अनफ्रीज होते हैं और संयुक्त रूप से अनुकूलित होते हैं, जिससे मॉडल अपने प्रतिनिधित्व को ठीक-ठीक ट्यून कर सकता है और लंबी-दूरी की निर्भरता सीख सकता है। प्रशिक्षण लांग-संदर्भ क्रॉस-एंट्रॉपी (लांगसीई) हानि को नियोजित करता है, जो गतिशील रूप से उनके महत्व के आधार पर टोकन को भारित करता है। यह हानि फ़ंक्शन मॉडल को अनुक्रम के सबसे प्रासंगिक भागों पर ध्यान केंद्रित करने में मदद करता है, जिससे लंबी-दूरी के संबंधों को कैप्चर करने की इसकी क्षमता में सुधार होता है।
दो-चरणीय प्रशिक्षण प्रक्रिया RWKV-X को लघु-श्रेणी के मॉडलिंग के लिए RWKV-7 की दक्षता को विरल ध्यान तंत्र की लंबी-श्रेणी की संदर्भ जागरूकता के साथ प्रभावी ढंग से संयोजित करने की अनुमति देती है। पहले लघु संदर्भों पर प्रीट्रेनिंग और फिर लंबे संदर्भों पर ठीक-ठीक ट्यूनिंग करके, मॉडल अनुक्रम के विभिन्न भागों से जानकारी को प्रभावी ढंग से एकीकृत करना सीखता है।
RWKV-X: मूल्यांकन और प्रदर्शन
लघु-संदर्भ मूल्यांकन से पता चलता है कि RWKV-X मानक बेंचमार्क में प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन बनाए रखता है, जो छोटी अनुक्रमों को प्रभावी ढंग से संभालने की अपनी क्षमता का प्रदर्शन करता है। छोटा RWKV-X (0.22B) RWKV-7 के 51.8 के बराबर 51.0 का औसत स्कोर प्राप्त करता है। बड़े पैमाने पर, RWKV-X (3.6B) 71.9 तक पहुंचता है, जो RWKV-7 (2.9B, 72.8) और Qwen2.5-3B (71.4) से निकटता से मेल खाता है, जबकि LLaMA3.2-3B (69.7) से आगे निकल जाता है। ये परिणाम छोटी संदर्भों पर प्रदर्शन का त्याग किए बिना एक सामान्य-उद्देश्य LLM रीढ़ के रूप में RWKV-X की प्रभावशीलता की पुष्टि करते हैं।
इसके अलावा, दक्षता विश्लेषण लंबी अनुक्रमों के लिए RWKV-X की बेहतर स्केलिंग विशेषताओं को प्रदर्शित करता है। 128K टोकन पर, RWKV-X फ्लैश-अटेंशन v3 पर 1.37 गुना स्पीडअप प्राप्त करता है, यह लाभ संदर्भ लंबाई बढ़ने के साथ बढ़ता है। यह इंगित करता है कि RWKV-X अन्य ध्यान तंत्रों की तुलना में तेजी से कुशल हो जाता है क्योंकि अनुक्रम की लंबाई बढ़ती है।
लघु और लंबी दोनों संदर्भों पर RWKV-X का मजबूत प्रदर्शन भाषा मॉडल के रूप में इसकी बहुमुखी प्रतिभा और दक्षता को उजागर करता है। छोटी अनुक्रमों पर प्रतिस्पर्धी प्रदर्शन बनाए रखने की इसकी क्षमता लंबी अनुक्रमों पर महत्वपूर्ण स्पीडअप प्राप्त करने के साथ-साथ इसे अनुप्रयोगों की एक विस्तृत श्रृंखला के लिए एक आशाजनक आर्किटेक्चर बनाती है।
RWKV-X: सीमाएं और भविष्य की दिशाएं
RWKV-X एक हाइब्रिड भाषा मॉडल के रूप में उभरता है जो लघु-श्रेणी की निर्भरताओं को मॉडलिंग करने के लिए RWKV की दक्षता को एक उपन्यास विरल ध्यान तंत्र के साथ सफलतापूर्वक जोड़ता है, जिसे विशेष रूप से लंबी-श्रेणी के संदर्भ मॉडलिंग के लिए डिज़ाइन किया गया है। जबकि RWKV-X लंबी-संदर्भ भाषा मॉडलिंग में मजबूत प्रदर्शन और दक्षता प्रदर्शित करता है, फिर भी कई सीमाएं बनी हुई हैं।
सबसे पहले, इसकी विरल ध्यान तंत्र, जो टॉप-के चंक चयन पर निर्भर करती है, एक अनुमानी दृष्टिकोण का उपयोग करती है जो सिमेंटिक रूप से प्रासंगिक निर्भरताओं को अनदेखा कर सकती है। टॉप-के चयन रणनीति हमेशा अनुक्रम में सबसे महत्वपूर्ण जानकारी को कैप्चर नहीं कर सकती है, जिससे संभावित रूप से सबऑप्टिमल प्रदर्शन हो सकता है।
दूसरा, वर्तमान कार्यान्वयन वैनिला RWKV की तुलना में विरल ध्यान डिकोडिंग को धीमा चलाता हुआ दिखाता है, यह दर्शाता है कि प्रदर्शन को अनुकूलित करने के लिए आगे इंजीनियरिंग प्रयासों की आवश्यकता है। जबकि RWKV-X लंबी अनुक्रमों पर अन्य ध्यान तंत्रों की तुलना में महत्वपूर्ण स्पीडअप प्राप्त करता है, इसकी विरल ध्यान डिकोडिंग अभी भी वैनिला RWKV की तुलना में धीमी है, यह सुझाव देती है कि इसके कार्यान्वयन में सुधार की गुंजाइश है।
भविष्य का शोध अधिक परिष्कृत विरल ध्यान तंत्रों की खोज करके, विरल ध्यान डिकोडिंग के कार्यान्वयन को अनुकूलित करके और वैकल्पिक प्रशिक्षण रणनीतियों की जांच करके इन सीमाओं को दूर करने पर ध्यान केंद्रित कर सकता है। इन चुनौतियों को दूर करके, RWKV-X में लंबी-संदर्भ अनुप्रयोगों के लिए और भी अधिक शक्तिशाली और कुशल भाषा मॉडल बनने की क्षमता है।