RWKV-X: సమర్థవంతమైన లాంగ్-కాంటెక్స్ట్ కోసం నూతన ఆర్కిటెక్చర్

లాంగ్-కాంటెక్స్ట్ భాషా నమూనా కోసం సమర్థవంతమైన నూతన ఆర్కిటెక్చర్: RWKV-X

పెరుగుతున్న సీక్వెన్స్‌లను ప్రాసెస్ చేయాల్సిన డిమాండ్ లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ (LLMలు) యొక్క హద్దులను పెంచుతోంది. సాంప్రదాయ ట్రాన్స్‌ఫార్మర్-ఆధారిత ఆర్కిటెక్చర్‌లు శక్తివంతమైనవి అయినప్పటికీ, సీక్వెన్స్ పొడవుకు సంబంధించి వాటి క్వాడ్రాటిక్ సంక్లిష్టత కారణంగా గణనీయమైన స్కేలింగ్ సమస్యలతో పోరాడుతున్నాయి. ఈ పరిమితి పొడిగించిన సందర్భంలోని ఇన్‌పుట్‌లతో వ్యవహరించేటప్పుడు ప్రత్యేకంగా కనిపిస్తుంది, ఇది సీక్వెన్స్ యొక్క సుదూర భాగాల నుండి సమాచారాన్ని సమర్థవంతంగా సంగ్రహించే మరియు ఉపయోగించుకునే సామర్థ్యాన్ని నిరోధిస్తుంది. ఈ సవాలుకు ప్రతిస్పందనగా, పొడవైన సీక్వెన్స్‌ల ప్రాసెసింగ్‌లో లీనియర్ సంక్లిష్టతను సాధించడానికి లక్ష్యంగా పెట్టుకున్న వినూత్న విధానాల శ్రేణి ఉద్భవించింది.

ఈ పద్ధతుల్లో లీనియర్ అటెన్షన్ మోడల్స్, స్టేట్ స్పేస్ మోడల్స్ (మాంబా వంటివి), లీనియర్ RNNలు (డెల్టానెట్ వంటివి) మరియు RWKV ఉన్నాయి. ఈ ఆర్కిటెక్చర్‌లలో ప్రతి ఒక్కటి క్వాడ్రాటిక్ సంక్లిష్ట సమస్యకు ప్రత్యేక పరిష్కారాన్ని అందిస్తాయి, ఇది పొడవైన సీక్వెన్స్‌ల యొక్క మరింత సమర్థవంతమైన ప్రాసెసింగ్‌ను అనుమతిస్తుంది. అయితే, ఈ లీనియర్ ఆర్కిటెక్చర్‌లు తరచుగా లాంగ్-కాంటెక్స్ట్ సమాచారాన్ని పూర్తిగా గ్రహించడంలో మరియు ఉపయోగించడంలో ఇబ్బందులను ఎదుర్కొంటాయి.

ఉదాహరణకు, RWKV-7 (2.9B పారామీటర్ మోడల్) 28K టోకెన్‌ల వరకు పాస్‌కీ పునరుద్ధరణ పనుల్లో అధిక ఖచ్చితత్వాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. అయితే, దీని పనితీరు ఈ పరిమితికి మించి వేగంగా క్షీణిస్తుంది. 128K-పొడవు డేటాను ఉపయోగించి నిరంతర ప్రీట్రైనింగ్‌తో కూడా, లాంగ్-కాంటెక్స్ట్ పరిమితులు అలాగే ఉన్నాయి. ఈ సమస్య RWKVకి మాత్రమే ప్రత్యేకమైనది కాదు; ఇది మాంబా వంటి ఇతర ఆర్కిటెక్చర్‌లకు విస్తరించింది, ఇది ఈ తరగతి మోడల్స్‌కు ఒక ప్రాథమిక సవాలును సూచిస్తుంది. పొడిగించిన సందర్భాల్లో పనితీరును నిర్వహించడానికి చేస్తున్న పోరాటం లీనియర్ సంక్లిష్ట భాషా నమూనాలలో మెరుగుదల కోసం ఒక కీలకమైన ప్రాంతాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది.

లీనియర్ సంక్లిష్ట భాషా నమూనాల రంగం

లీనియర్ సంక్లిష్ట భాషా నమూనాలు ట్రాన్స్‌ఫార్మర్-ఆధారిత ఆర్కిటెక్చర్‌లకు ఆకర్షణీయమైన ప్రత్యామ్నాయాలుగా ఉద్భవించాయి, పొడవైన సీక్వెన్స్‌లను ప్రాసెస్ చేయడంలో అంతర్గతంగా ఉండే క్వాడ్రాటిక్ గణన భారాలను తప్పిస్తాయి. ఈ డొమైన్‌లో నిలుచున్న RWKV మోడల్ కుటుంబం, శిక్షణ సమయంలో ట్రాన్స్‌ఫార్మర్‌ల సమాంతరతను RNN-వంటి పునరావృత స్థితి ప్రాతినిధ్యంతో నైపుణ్యంగా మిళితం చేస్తుంది.

RWKV యొక్క పరిణామం అనేక పునరావృతాలను కలిగి ఉంది, పునాది RWKV-4 నుండి ప్రారంభమై, RWKV-5, RWKV-6కి పురోగమించి, RWKV-7తో ముగుస్తుంది. ప్రతి పునరావృతం మోడల్ యొక్క సామర్థ్యాలను మెరుగుపరుస్తూ మరియు పరిమితులను పరిష్కరిస్తూ, మెరుగుదలలు మరియు అభివృద్ధిలను తీసుకువచ్చింది. అంతేకాకుండా, జంబా, జాంబా మరియు మినిమాక్స్ వంటి హైబ్రిడ్ భాషా నమూనాలు, ప్రత్యేకమైన హైబ్రిడ్ డిజైన్‌లను పరిచయం చేయడం ద్వారా తమ ముద్ర వేశాయి, లీనియర్ సంక్లిష్ట నమూనాల రంగం మరింత సుసంపన్నం చేసింది.

సమర్థవంతమైన లాంగ్-కాంటెక్స్ట్ ప్రాసెసింగ్ కోసం అన్వేషణ వినూత్న శ్రద్ధ యంత్రాంగాల అభివృద్ధికి కూడా దారితీసింది. ఉదాహరణకు, నేటివ్ స్పార్స్ అటెన్షన్ టోకెన్‌లను తాత్కాలిక బ్లాక్‌లుగా నిర్వహిస్తుంది, మూడు విభిన్న శ్రద్ధ మార్గాలను ఉపయోగించడం ద్వారా: గ్లోబల్ కాంటెక్స్ట్ కోసం కుదించబడిన ముతక-ధాన్యం టోకెన్‌లు, స్థానిక వివరాల కోసం ఎంపిక చేసుకున్న చక్కటి-ధాన్యం టోకెన్‌లు మరియు స్థానిక సందర్భోచిత సమాచారాన్ని సంగ్రహించడానికి స్లైడింగ్ విండోలు. ఇతర ముఖ్యమైన శ్రద్ధ యంత్రాంగాలలో సీర్అటెన్షన్ మరియు బ్లాక్ అటెన్షన్ (MoBA) ఉన్నాయి, వీటిలో ప్రతి ఒక్కటి పొడవైన సీక్వెన్స్‌లలో సంబంధిత సమాచారంపై శ్రద్ధ చూపడానికి ప్రత్యేక వ్యూహాలను అందిస్తాయి.

RWKV-X: మెరుగైన లాంగ్-రేంజ్ కాంటెక్స్ట్ మోడలింగ్ కోసం ఒక హైబ్రిడ్ ఆర్కిటెక్చర్

గ్వాంగ్‌డాంగ్ లాబొరేటరీ ఆఫ్ ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ అండ్ డిజిటల్ ఎకానమీ (SZ), షెన్‌జెన్, హోహై యూనివర్శిటీ, నాన్‌జింగ్, షెన్‌జెన్ యూనివర్శిటీ మరియు క్వింగ్‌హై యూనివర్శిటీ, క్సినింగ్ నుండి పరిశోధకులు RWKV-X అనే ఒక నూతన హైబ్రిడ్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను పరిచయం చేశారు. ఈ ఆర్కిటెక్చర్ క్లుప్త-శ్రేణి ఆధారపడటాలను మోడల్ చేయడంలో RWKV యొక్క సామర్థ్యాన్ని, సుదూర-శ్రేణి సందర్భాన్ని సంగ్రహించడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన స్పార్స్ అటెన్షన్ యంత్రాంగంతో తెలివిగా మిళితం చేస్తుంది.

మునుపటి హైబ్రిడ్ విధానాల వలె కాకుండా, RWKV-X శిక్షణ సమయంలో లీనియర్-టైమ్ సంక్లిష్టతను మరియు అనుమితి డీకోడింగ్ సమయంలో స్థిరమైన-సమయం సంక్లిష్టతను సాధిస్తుంది. ఇది పొడవైన సీక్వెన్స్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి చాలా సమర్థవంతంగా చేస్తుంది. 64K-టోకెన్ సీక్వెన్స్‌లలో నిరంతరం ప్రీట్రెయిన్ చేసినప్పుడు ఈ మోడల్ 64K పాస్‌కీ పునరుద్ధరణ బెంచ్‌మార్క్‌పై దాదాపు ఖచ్చితమైన ఖచ్చితత్వాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. ఇది చిన్న-సందర్భ పనులపై బలమైన పనితీరును కొనసాగిస్తూనే, లాంగ్-కాంటెక్స్ట్ బెంచ్‌మార్క్‌లపై మునుపటి RWKV-7 మోడల్‌లను స్థిరంగా అధిగమిస్తుంది.

RWKV-Xలోని ఆవిష్కరణలు లాంగ్-కాంటెక్స్ట్ భాషా నమూనాతో ఉన్న సవాళ్లను పరిష్కరించడంలో ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగును సూచిస్తాయి. పునరావృత నమూనాలు మరియు స్పార్స్ అటెన్షన్ యంత్రాంగాల యొక్క బలాన్ని కలపడం ద్వారా, RWKV-X సమర్థత మరియు ఖచ్చితత్వం మధ్య సమతుల్యతను సాధిస్తుంది, పొడిగించిన సీక్వెన్స్‌ల యొక్క మరింత ప్రభావవంతమైన ప్రాసెసింగ్‌కు మార్గం సుగమం చేస్తుంది.

RWKV-X: ఆర్కిటెక్చర్ మరియు శిక్షణ

RWKV-X ఒక హైబ్రిడ్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను కలిగి ఉంది, రెండు విధానాల యొక్క బలాన్ని ఉపయోగించడానికి స్పార్స్ అటెన్షన్ బ్లాక్‌లతో RWKV-7 బ్లాక్‌లను ఏకీకృతం చేస్తుంది. మొదటి నుండి శిక్షణ ఇవ్వడానికి బదులుగా, LLaMA ప్రో నుండి ప్రేరణ పొందిన ఇంటర్‌లీవ్డ్ బ్లాక్ విస్తరణ విధానం మరియు సున్నా-ప్రారంభీకరణ యంత్రాంగాన్ని ఉపయోగించి RWKV-X ఇప్పటికే ఉన్న నమూనాలపై ఆధారపడుతుంది.

శిక్షణ ప్రక్రియ రెండు దశలను కలిగి ఉంటుంది, చిన్న మరియు పొడవైన సందర్భాలలో మోడల్ యొక్క పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి జాగ్రత్తగా రూపొందించబడింది:

• షార్ట్-కాంటెక్స్ట్ ప్రీట్రైనింగ్: ప్రారంభంలో, మోడల్ మినీపైల్ డేటాసెట్ నుండి సంగ్రహించిన చిన్న 1024-టోకెన్ సందర్భాలపై శిక్షణ పొందుతుంది. ఈ దశలో, కొత్తగా జోడించిన బ్లాక్‌లలోని పారామీటర్లు తప్ప మిగిలినవన్నీ స్తంభింపజేయబడతాయి, బేస్ RWKV-7 మోడల్ నుండి ముందే శిక్షణ పొందిన జ్ఞానం సంరక్షించబడుతుందని నిర్ధారిస్తుంది. ఇది ముందే శిక్షణ పొందిన ప్రాతినిధ్యాలకు అంతరాయం కలిగించకుండా ఇప్పటికే ఉన్న ఆర్కిటెక్చర్‌కు అనుగుణంగా కొత్తగా జోడించిన బ్లాక్‌లను అనుమతిస్తుంది.
• లాంగ్-కాంటెక్స్ట్ నిరంతర ప్రీట్రైనింగ్: రెండవ దశలో ProLong-64K డేటాసెట్‌ను ఉపయోగించి లాంగ్-కాంటెక్స్ట్ నిరంతర ప్రీట్రైనింగ్ మరియు 64K టోకెన్‌ల సందర్భ పొడవు ఉంటుంది, మొత్తంమీద సుమారు 1 బిలియన్ టోకెన్‌లను ప్రాసెస్ చేస్తుంది. ఈ దశలో, అన్ని పారామీటర్లు అన్‌ఫ్రోజెన్ చేయబడతాయి మరియు ఉమ్మడిగా ఆప్టిమైజ్ చేయబడతాయి, మోడల్ దాని ప్రాతినిధ్యాలను చక్కగాట్యూన్ చేయడానికి మరియు సుదూర ఆధారపడటాలను నేర్చుకోవడానికి అనుమతిస్తుంది. ఈ శిక్షణ లాంగ్-కాంటెక్స్ట్ క్రాస్-ఎంట్రోపీ (LongCE) నష్టాన్ని ఉపయోగిస్తుంది, ఇది వాటి ప్రాముఖ్యత ఆధారంగా టోకెన్‌లను డైనమిక్‌గా బరువు చేస్తుంది. ఈ నష్టాల ఫంక్షన్ సీక్వెన్స్ యొక్క అత్యంత సంబంధిత భాగాలపై దృష్టి పెట్టడానికి మోడల్‌కు సహాయపడుతుంది, ఇది సుదూర సంబంధాలను సంగ్రహించే సామర్థ్యాన్ని మెరుగుపరుస్తుంది.

రెండు-దశల శిక్షణ ప్రక్రియ RWKV-7 యొక్క సామర్థ్యాన్ని క్లుప్త-శ్రేణి మోడలింగ్ కోసం మరియు స్పార్స్ శ్రద్ధ యంత్రాంగం యొక్క సుదూర సందర్భ అవగాహనతో సమర్థవంతంగా కలపడానికి RWKV-Xని అనుమతిస్తుంది. మొదట చిన్న సందర్భాలపై ప్రీట్రైనింగ్ చేయడం ద్వారా మరియు తరువాత పొడవైన సందర్భాలపై చక్కగా ట్యూనింగ్ చేయడం ద్వారా, సీక్వెన్స్ యొక్క విభిన్న భాగాల నుండి సమాచారాన్ని సమర్థవంతంగా ఏకీకృతం చేయడానికి మోడల్ నేర్చుకుంటుంది.

RWKV-X: మూల్యాంకనం మరియు పనితీరు

షార్ట్-కాంటెక్స్ట్ మూల్యాంకనం RWKV-X ప్రామాణిక బెంచ్‌మార్క్‌లలో పోటీతత్వ పనితీరును కొనసాగిస్తుందని తెలుపుతుంది, ఇది చిన్న సీక్వెన్స్‌లను సమర్థవంతంగా నిర్వహించగల సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది. చిన్న RWKV-X (0.22B) RWKV-7 యొక్క 51.8కి సమానంగా 51.0 సగటు స్కోర్‌ను సాధిస్తుంది. పెద్ద స్థాయిలో, RWKV-X (3.6B) 71.9కి చేరుకుంటుంది, RWKV-7 (2.9B, 72.8) మరియు Qwen2.5-3B (71.4)కి దగ్గరగా సరిపోతుంది, అయితే LLaMA3.2-3B (69.7)ని అధిగమిస్తుంది. ఈ ఫలితాలు చిన్న సందర్భాలపై పనితీరును త్యాగం చేయకుండా సాధారణ-ప్రయోజన LLM వెన్నెముకగా RWKV-X యొక్క ప్రభావాన్ని నిర్ధారిస్తాయి.

అంతేకాకుండా, సామర్థ్య విశ్లేషణ పొడవైన సీక్వెన్స్‌ల కోసం RWKV-X యొక్క ఉన్నతమైన స్కేలింగ్ లక్షణాలను ప్రదర్శిస్తుంది. 128K టోకెన్‌ల వద్ద, RWKV-X ఫ్లాష్-అటెన్షన్ v3 కంటే 1.37 రెట్లు వేగవంతం చేస్తుంది, సందర్భ పొడవు పెరిగేకొద్దీ ఈ ప్రయోజనం విస్తరిస్తుంది. సీక్వెన్స్ పొడవు పెరిగేకొద్దీ ఇతర శ్రద్ధ యంత్రాంగాల కంటే RWKV-X మరింత సమర్థవంతంగా మారుతుందని ఇది సూచిస్తుంది.

చిన్న మరియు పొడవైన సందర్భాలలో RWKV-X యొక్క బలమైన పనితీరు భాషా నమూనాగా దాని బహుముఖ ప్రజ్ఞను మరియు సామర్థ్యాన్ని హైలైట్ చేస్తుంది. చిన్న సీక్వెన్స్‌లపై పోటీతత్వ పనితీరును కొనసాగించే మరియు పొడవైన సీక్వెన్స్‌లపై గణనీయమైన వేగాన్ని సాధించే దాని సామర్థ్యం విస్తృత శ్రేణి అనువర్తనాల కోసం ఒక మంచి ఆర్కిటెక్చర్‌గా చేస్తుంది.

RWKV-X: పరిమితులు మరియు భవిష్యత్ దిశలు

RWKV-X అనేది ఒక హైబ్రిడ్ భాషా నమూనాగా ఉద్భవించింది, ఇది క్లుప్త-శ్రేణి ఆధారపడటాలను మోడల్ చేయడానికి RWKV యొక్క సామర్థ్యాన్ని, సుదూర-శ్రేణి సందర్భాన్ని మోడల్ చేయడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించబడిన ఒక నూతన స్పార్స్ శ్రద్ధ యంత్రాంగంతో విజయవంతంగా మిళితం చేస్తుంది. లాంగ్-కాంటెక్స్ట్ భాషా నమూనాలో RWKV-X బలమైన పనితీరును మరియు సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శిస్తున్నప్పటికీ, అనేక పరిమితులు అలాగే ఉన్నాయి.

మొదట, దాని స్పార్స్ శ్రద్ధ యంత్రాంగం, ఇది టాప్-k చంక్ ఎంపికపై ఆధారపడి ఉంటుంది, ఇది శబ్దపరంగా సంబంధిత ఆధారపడటాలను విస్మరించే ఒక అనుభవజ్ఞుల విధానాన్ని ఉపయోగిస్తుంది. టాప్-k ఎంపిక వ్యూహం సీక్వెన్స్‌లోని అత్యంత ముఖ్యమైన సమాచారాన్ని ఎల్లప్పుడూ సంగ్రహించకపోవచ్చు, ఇది సబ్‌ఆప్టిమల్ పనితీరుకు దారితీస్తుంది.

రెండవది, ప్రస్తుత అమలు వెనిల్లా RWKV కంటే స్పార్స్ శ్రద్ధ డీకోడింగ్ నెమ్మదిగా నడుస్తున్నట్లు చూపిస్తుంది, పనితీరును ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి మరింత ఇంజనీరింగ్ ప్రయత్నాలు అవసరమని సూచిస్తుంది. RWKV-X పొడవైన సీక్వెన్స్‌లపై ఇతర శ్రద్ధ యంత్రాంగాలతో పోలిస్తే గణనీయమైన వేగాన్ని సాధిస్తున్నప్పటికీ, దాని స్పార్స్ శ్రద్ధ డీకోడింగ్ ఇప్పటికీ వెనిల్లా RWKV కంటే నెమ్మదిగా ఉంది, దాని అమలులో మెరుగుదల కోసం స్థలం ఉందని సూచిస్తుంది.

భవిష్యత్ పరిశోధన మరింత అధునాతన స్పార్స్ శ్రద్ధ యంత్రాంగాలను అన్వేషించడం, స్పార్స్ శ్రద్ధ డీకోడింగ్ యొక్క అమలును ఆప్టిమైజ్ చేయడం మరియు ప్రత్యామ్నాయ శిక్షణా వ్యూహాలను పరిశోధించడం ద్వారా ఈ పరిమితులను పరిష్కరించడంపై దృష్టి పెట్టవచ్చు. ఈ సవాళ్లను అధిగమించడం ద్వారా, RWKV-X పొడవైన-సందర్భ అనువర్తనాల కోసం మరింత శక్తివంతమైన మరియు సమర్థవంతమైన భాషా నమూనాగా మారడానికి అవకాశం ఉంది.