RWKV-7 'Goose': โมเดลลำดับทรงพลังและมีประสิทธิภาพ

กระแสที่เปลี่ยนไปในการประมวลผลลำดับ: ก้าวข้ามข้อจำกัดของ Transformer

เป็นเวลาหลายปีที่ขอบเขตของการสร้างแบบจำลองลำดับ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการประมวลผลภาษาธรรมชาติ ถูกครอบงำอย่างท่วมท้นโดยความสำเร็จของสถาปัตยกรรม Transformer แบบ autoregressive ความถนัดอันน่าทึ่งในการเรียนรู้ในบริบท (in-context learning) ควบคู่ไปกับความสามารถในการประมวลผลแบบขนานโดยธรรมชาติในระหว่างขั้นตอนการฝึกอบรม ซึ่งอำนวยความสะดวกโดยกลไก softmax attention ได้ตอกย้ำตำแหน่งของพวกเขาในฐานะกระบวนทัศน์ที่โดดเด่น อย่างไรก็ตาม การครอบงำนี้มาพร้อมกับต้นทุนที่สูงพอสมควร กลไกการคำนวณหลักอย่าง softmax attention แสดง พฤติกรรมการปรับขนาดแบบกำลังสอง (quadratic scaling behavior) โดยสัมพันธ์กับความยาวของลำดับอินพุต ลักษณะนี้แปลโดยตรงไปยังค่าใช้จ่ายในการคำนวณที่เพิ่มสูงขึ้นและความต้องการหน่วยความจำจำนวนมาก ก่อให้เกิดปัญหาคอขวดที่สำคัญ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับลำดับที่ยาวมากซึ่งพบได้ทั่วไปในแอปพลิเคชันสมัยใหม่ เช่น การสรุปเอกสาร การตอบคำถามแบบยาว หรือการวิเคราะห์จีโนม

แม้ว่าการปรับให้เหมาะสมกับ GPU ที่ซับซ้อนจะสามารถบรรเทาแรงกดดันเหล่านี้ได้บ้างสำหรับความยาวลำดับที่สั้นลงในระหว่างการฝึกอบรม แต่ขั้นตอนการอนุมาน (inference) ซึ่งเป็นขั้นตอนที่โมเดลถูกนำไปใช้งานจริงในสถานการณ์จริง ยังคงขึ้นชื่อเรื่องการใช้ทรัพยากรอย่างเข้มข้นและมีราคาแพง โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อทำงานในระดับขนาดใหญ่ ลักษณะกำลังสองของ attention หมายความว่าการเพิ่มความยาวลำดับเป็นสองเท่าจะเพิ่มความพยายามในการคำนวณและพื้นที่หน่วยความจำถึงสี่เท่าในระหว่างการอนุมาน ทำให้การปรับใช้โมเดล Transformer ขนาดใหญ่มากในบริบทที่ยาวนานเป็นเรื่องท้าทายทางเศรษฐกิจหรือไม่สามารถทำได้ในทางเทคนิคในหลายสถานการณ์

ด้วยการตระหนักถึงข้อจำกัดพื้นฐานเหล่านี้ นักวิจัยจึงได้สำรวจแนวทางสถาปัตยกรรมทางเลือกอย่างต่อเนื่อง ทิศทางที่มีแนวโน้มเป็นพิเศษเกี่ยวข้องกับการทบทวนและฟื้นฟูการออกแบบโครงข่ายประสาทเทียมแบบเวียนซ้ำ (recurrent neural network - RNN) แนวทาง RNN สมัยใหม่มีเป้าหมายเพื่อรวมกลไกสถานะแบบบีบอัด (compressive state mechanisms) สถานะเหล่านี้จะสรุปข้อมูลประวัติที่เกี่ยวข้องจากลำดับ ทำให้โมเดลสามารถทำงานด้วย ความซับซ้อนในการคำนวณเชิงเส้น (linear computational complexity) เทียบกับความยาวลำดับ และที่สำคัญคือ รักษา การใช้หน่วยความจำคงที่ (constant memory usage) โดยไม่คำนึงว่าลำดับจะยาวเพียงใดในระหว่างการอนุมาน ลักษณะนี้มอบข้อได้เปรียบที่น่าสนใจเหนือกว่า Transformer สำหรับงานลำดับยาว ความก้าวหน้าล่าสุดในด้านต่างๆ เช่น การประมาณค่า linear attention และ state-space models (SSMs) ได้แสดงให้เห็นถึงศักยภาพที่สำคัญ สถาปัตยกรรมเช่น RWKV-4 กลายเป็นตัวอย่างที่น่าสังเกต แสดงให้เห็นถึงระดับประสิทธิภาพที่แข่งขันได้ในขณะที่ลดภาระการคำนวณที่เกี่ยวข้องกับการอนุมานลงอย่างมาก ชี้ให้เห็นถึงเส้นทางที่เป็นไปได้นอกเหนือจากข้อจำกัดกำลังสองของ attention มาตรฐาน

ขอแนะนำ RWKV-7 ‘Goose’: มาตรฐานใหม่ด้านประสิทธิภาพสถาปัตยกรรมแบบเวียนซ้ำ

ต่อยอดจากรากฐานนี้และผลักดันขอบเขตของสถาปัตยกรรมแบบเวียนซ้ำ ความพยายามร่วมกันของนักวิจัยจากสถาบันต่างๆ รวมถึง RWKV Project, EleutherAI, Tsinghua University และอื่นๆ ได้นำไปสู่การพัฒนา RWKV-7 ซึ่งมีชื่อรหัสว่า ‘Goose’ สถาปัตยกรรมแบบจำลองลำดับนวนิยายนี้แสดงถึงการก้าวกระโดดครั้งสำคัญ สร้างมาตรฐานประสิทธิภาพระดับ state-of-the-art (SoTA) ใหม่ โดยเฉพาะอย่างยิ่งที่ระดับพารามิเตอร์ 3 พันล้าน ในงานหลายภาษาที่หลากหลาย

หนึ่งในแง่มุมที่โดดเด่นที่สุดของความสำเร็จของ RWKV-7 คือประสิทธิภาพที่น่าทึ่ง แม้จะได้รับการฝึกฝนบนคลังข้อมูลโทเค็น (corpus of tokens) ที่เล็กกว่าอย่างมากเมื่อเทียบกับโมเดลชั้นนำร่วมสมัยหลายรุ่น แต่ RWKV-7 ก็มอบความสามารถในการประมวลผลภาษาอังกฤษที่สามารถแข่งขันได้อย่างสูงกับคู่แข่งที่มีขนาดใหญ่กว่าและต้องการข้อมูลมากกว่า บางทีที่สำคัญกว่านั้นคือ มันบรรลุเป้าหมายนี้ในขณะที่ยังคงยึดมั่นในหลักการประสิทธิภาพหลักของ RNN ขั้นสูงอย่างซื่อสัตย์: การใช้หน่วยความจำคงที่และเวลาอนุมานต่อโทเค็นที่สม่ำเสมอ โดยไม่คำนึงถึงความยาวลำดับที่กำลังประมวลผล สิ่งนี้ทำให้ RWKV-7 เป็นตัวเลือกที่น่าสนใจเป็นพิเศษสำหรับแอปพลิเคชันที่ต้องการทั้งประสิทธิภาพสูงและความประหยัดทรัพยากร โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อต้องจัดการกับบริบทที่ยาวนาน

ความก้าวหน้าที่รวมอยู่ใน RWKV-7 เกิดจากนวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมที่สำคัญหลายประการ ซึ่งขยายและปรับปรุงหลักการของรุ่นก่อนหน้า โมเดลนี้รวม กลไกการควบคุมสถานะแบบเวกเตอร์ (vector-valued state gating mechanism) ที่ซับซ้อน ช่วยให้สามารถควบคุมการไหลของข้อมูลภายในสถานะเวียนซ้ำได้อย่างละเอียดยิ่งขึ้น นอกจากนี้ ยังแนะนำ อัตราการเรียนรู้ในบริบทที่ปรับเปลี่ยนได้ (adaptive in-context learning rates) ทำให้โมเดลสามารถปรับกระบวนการเรียนรู้แบบไดนามิกตามบริบทเฉพาะหน้า ซึ่งอาจช่วยเพิ่มความสามารถในการจับความสัมพันธ์ที่ซับซ้อน กลไกการแทนที่ค่า (value replacement mechanism) ที่ได้รับการปรับปรุงภายในกฎการอัปเดตแบบเวียนซ้ำหลัก ซึ่งขยายแนวคิด delta rule ช่วยเพิ่มความสามารถในการแสดงออกและความสามารถในการจดจำรูปแบบที่ซับซ้อนของโมเดล

การปรับปรุงเหล่านี้ไม่ได้เป็นเพียงการปรับปรุงเชิงประจักษ์เท่านั้น แต่ยังมอบความสามารถทางทฤษฎีให้กับ RWKV-7 ที่เหนือกว่าความสามารถที่มักเกี่ยวข้องกับ Transformer มาตรฐานภายใต้สมมติฐานความซับซ้อนทั่วไป นักวิจัยให้หลักฐานที่ชี้ให้เห็นว่า RWKV-7 สามารถติดตามสถานะที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ และที่สำคัญคือ จดจำคลาสทั้งหมดของ regular languages ซึ่งเป็นความสำเร็จที่ถือว่าท้าทายสำหรับ vanilla Transformer หากไม่มีการปรับเปลี่ยนเฉพาะทางหรือการปรับขนาดการคำนวณที่อาจมีค่าใช้จ่ายสูงเกินไป

เพื่อเน้นย้ำถึงความมุ่งมั่นในวิทยาศาสตร์แบบเปิดและความก้าวหน้าร่วมกัน ทีมวิจัยได้เปิดเผยไม่เพียงแต่รายละเอียดสถาปัตยกรรมเท่านั้น แต่ยังรวมถึงชุด โมเดล RWKV-7 ที่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้า (pre-trained RWKV-7 models) โมเดลเหล่านี้มีขนาดหลากหลาย ตั้งแต่ 0.19 พันล้านพารามิเตอร์ที่คล่องตัวไปจนถึงรุ่น 2.9 พันล้านพารามิเตอร์ที่ทรงพลัง เพื่อตอบสนองงบประมาณการคำนวณและความต้องการของแอปพลิเคชันที่หลากหลาย ควบคู่ไปกับโมเดลเหล่านี้คือ คลังข้อมูลหลายภาษาขนาด 3.1 ล้านล้านโทเค็น ซึ่งขนานนามว่า RWKV World v3 ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญในการฝึกอบรมโมเดลและเป็นทรัพยากรที่มีค่าสำหรับชุมชน การมีส่วนร่วมทั้งหมดนี้ รวมถึงน้ำหนักโมเดลและโค้ดเบสพื้นฐาน ได้รับการเผยแพร่ภายใต้ใบอนุญาตโอเพนซอร์ส Apache 2.0 ที่อนุญาต ส่งเสริมการนำไปใช้ การตรวจสอบ และการพัฒนาต่อไปอย่างกว้างขวาง

เจาะลึกสถาปัตยกรรม: ขุมพลังเบื้องหลัง RWKV-7

ปรัชญาการออกแบบของ RWKV-7 สร้างขึ้นบนรากฐานที่มั่นคงซึ่งวางไว้โดย RWKV-6 โดยสืบทอดคุณสมบัติต่างๆ เช่น token-shift สำหรับการสร้างแบบจำลองเชิงเวลาที่ดีขึ้น กลไกโบนัสสำหรับพฤติกรรมคล้าย attention ที่ปรับปรุงแล้ว และโครงสร้างเครือข่าย feedforward แบบ ReLU² ที่มีประสิทธิภาพ อย่างไรก็ตาม การวนซ้ำของ ‘Goose’ ได้นำเสนอการปรับปรุงที่สำคัญหลายประการซึ่งโดยรวมแล้วช่วยยกระดับความสามารถของมัน

• Vector-Valued State Gating: แตกต่างจากการ gating แบบสเกลาร์ที่เรียบง่ายกว่า RWKV-7 ใช้ vector gates สิ่งนี้ช่วยให้ช่องสัญญาณหรือมิติต่างๆ ภายในสถานะเวียนซ้ำสามารถอัปเดตและปรับเปลี่ยนได้อย่างอิสระ ทำให้สามารถควบคุมวิธีที่ข้อมูลคงอยู่หรือสลายไปตามกาลเวลาได้อย่างละเอียดมากขึ้น ความละเอียดที่เพิ่มขึ้นนี้ช่วยเพิ่มความสามารถของโมเดลในการจัดการข้อมูลบริบทที่ซับซ้อนและหลากหลาย
• Adaptive In-Context Learning Rates: กลไกใหม่ช่วยให้ “อัตราการเรียนรู้” ภายในของโมเดลสำหรับการดูดซับบริบทสามารถปรับเปลี่ยนแบบไดนามิกตามโทเค็นที่กำลังประมวลผล สิ่งนี้ชี้ให้เห็นว่าโมเดลสามารถเพิ่มความสนใจไปที่ข้อมูลใหม่หรือน่าประหลาดใจ ในขณะที่อาจลดน้ำหนักอินพุตที่ซ้ำซ้อน ซึ่งนำไปสู่การเรียนรู้และการแสดงสถานะที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น
• Refined Delta Rule Formulation: บล็อก time-mixing หลัก ซึ่งรับผิดชอบในการรวมข้อมูลในอดีต ได้รับการปรับปรุงกฎ delta rule อย่างมีนัยสำคัญ สิ่งนี้เกี่ยวข้องกับปฏิสัมพันธ์ที่ซับซ้อนระหว่างโทเค็นขาเข้าและสถานะเวียนซ้ำ โดยใช้เมทริกซ์ที่สามารถฝึกได้ (แสดงด้วยมิติโมเดล D) สำหรับการแปลงที่ซับซ้อน กระบวนการนี้รวมถึงการเตรียมน้ำหนักโดยใช้ Multi-Layer Perceptrons (MLPs) แบบ low-rank เพื่อประสิทธิภาพ ส่วนประกอบสำคัญที่ควบคุมวิวัฒนาการของสถานะ ได้แก่:
  • Replacement Keys: กำหนดส่วนของสถานะที่จะอัปเดต
  • Decay Factors: ควบคุมความเร็วที่ข้อมูลในอดีตจางหายไป
  • Learning Rates: ปรับความเข้มของการอัปเดตตามอินพุตปัจจุบัน
• Weighted Key-Value (WKV) Mechanism: กลไกนี้เป็นหัวใจสำคัญของการประมาณค่า linear attention ของสถาปัตยกรรม RWKV มันอำนวยความสะดวกในการเปลี่ยนสถานะแบบไดนามิกตามปฏิสัมพันธ์แบบถ่วงน้ำหนักระหว่าง keys และ values ที่ได้จากลำดับอินพุต ทำหน้าที่เหมือน forget gate ที่ซับซ้อนซึ่งช่วยให้โมเดลสามารถเลือกเก็บรักษาหรือละทิ้งข้อมูลในอดีตตามความเกี่ยวข้อง
• Expressivity Enhancements: RWKV-7 รวมการปรับเปลี่ยนต่อช่องสัญญาณและใช้โครงสร้าง MLP สองชั้นในส่วนประกอบบางอย่าง การเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ได้รับการออกแบบมาไม่เพียงแต่เพื่อเพิ่มพลังการแสดงออกของโมเดลเท่านั้น แต่ยังเพื่อปรับปรุงความเสถียรในการคำนวณและความแม่นยำเชิงตัวเลขในระหว่างการฝึกอบรมและการอนุมาน ในขณะที่ยังคงรักษาความสามารถในการติดตามสถานะที่สำคัญซึ่งมีอยู่ในดีไซน์ RNN ไว้อย่างระมัดระวัง

ระบบการฝึกอบรมสำหรับ RWKV-7 ใช้ประโยชน์จาก RWKV World v3 corpus ที่รวบรวมขึ้นใหม่ ชุดข้อมูลขนาดใหญ่นี้ซึ่งมีโทเค็นมากกว่า 3 ล้านล้านโทเค็น ได้รับการดูแลจัดการอย่างตั้งใจเพื่อเสริมสร้างความเชี่ยวชาญของโมเดลไม่เพียงแต่ในภาษาอังกฤษเท่านั้น แต่ยังรวมถึงภาษาอื่นๆ และโค้ดโปรแกรมต่างๆ อย่างมีนัยสำคัญ ซึ่งสะท้อนถึงความต้องการที่เพิ่มขึ้นสำหรับโมเดลพื้นฐานที่รองรับหลายภาษาและโค้ดอย่างแท้จริง

นอกจากนี้ งานวิจัยยังให้พื้นฐานทางทฤษฎีสำหรับพลังของ RWKV-7 มีการเสนอข้อพิสูจน์ที่แสดงให้เห็นถึงความสามารถในการแก้ปัญหาที่ถือว่าอยู่นอกเหนือขอบเขตของคลาสความซับซ้อน TC₀ ซึ่งรวมถึงงานต่างๆ เช่น S₅ state tracking (การจัดการการเรียงสับเปลี่ยนของ 5 องค์ประกอบ) และ การจดจำ regular languages ทั้งหมด ที่กล่าวถึงข้างต้น ความได้เปรียบทางทฤษฎีนี้ชี้ให้เห็นว่า RWKV-7 อาจจัดการกับงานที่มีโครงสร้างหรืออัลกอริทึมบางประเภทได้อย่างเป็นธรรมชาติและมีประสิทธิภาพมากกว่าสถาปัตยกรรม Transformer ทั่วไป ผลลัพธ์เชิงปฏิบัติที่น่าสนใจของการออกแบบสถาปัตยกรรมคือข้อเสนอของ เส้นทางการอัปเกรดที่คุ้มค่า วิธีนี้อาจช่วยให้สามารถปรับปรุงโมเดล RWKV ที่มีอยู่เพื่อรวมการปรับปรุงสถาปัตยกรรมใหม่ๆ โดยไม่จำเป็นต้องมีวงจรการฝึกอบรมใหม่ทั้งหมดที่มีค่าใช้จ่ายสูง ซึ่งอำนวยความสะดวกในการพัฒนาโมเดลที่คล่องตัวและเพิ่มขึ้นทีละน้อย

การวัดผล ‘Goose’: ประสิทธิภาพในเกณฑ์มาตรฐานที่หลากหลาย

เพื่อประเมินความสามารถของ RWKV-7 อย่างเข้มงวด โมเดลต่างๆ ได้ผ่านการประเมินอย่างกว้างขวางโดยใช้ LM Evaluation Harness ที่ได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวาง กรอบการทำงานนี้มีชุดเกณฑ์มาตรฐานที่เป็นมาตรฐานซึ่งครอบคลุมงานด้านความเข้าใจและการสร้างภาษาที่หลากหลาย การประเมินครอบคลุมทั้งเกณฑ์มาตรฐานที่เน้นภาษาอังกฤษและความท้าทายหลายภาษาที่หลากหลาย

ผลลัพธ์แสดงให้เห็นภาพที่น่าสนใจเกี่ยวกับความสามารถของ RWKV-7 ในเกณฑ์มาตรฐานจำนวนมาก โมเดล RWKV-7 แสดงให้เห็นถึงระดับประสิทธิภาพที่ แข่งขันได้สูงกับโมเดล state-of-the-art ที่เป็นที่ยอมรับ รวมถึงสถาปัตยกรรมที่ใช้ Transformer ที่โดดเด่น สิ่งนี้น่าสังเกตเป็นพิเศษเมื่อพิจารณาถึงปริมาณโทเค็นการฝึกอบรมที่น้อยกว่าอย่างมีนัยสำคัญที่ใช้สำหรับ RWKV-7 เมื่อเทียบกับคู่แข่งหลายราย ตัวอย่างเช่น ในเกณฑ์มาตรฐาน MMLU (Massive Multitask Language Understanding) ที่ท้าทาย RWKV-7 แสดงให้เห็นการปรับปรุงที่ชัดเจนเหนือกว่ารุ่นก่อนหน้าอย่าง RWKV-6 ผลกำไรของมันเด่นชัดยิ่งขึ้นในงานหลายภาษา ซึ่งสะท้อนให้เห็นถึงประโยชน์ที่ได้รับโดยตรงจากคลังข้อมูลการฝึกอบรม RWKV World v3 ที่กว้างขวางและหลากหลาย

นอกเหนือจากเกณฑ์มาตรฐานทางวิชาการที่เป็นมาตรฐานแล้ว การประเมินยังรวมถึงการประเมินโดยใช้ข้อมูลอินเทอร์เน็ตล่าสุด การทดสอบเหล่านี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวัดความสามารถของโมเดลในการประมวลผลและให้เหตุผลเกี่ยวกับข้อมูลที่เป็นปัจจุบัน ยืนยันประสิทธิภาพในการจัดการความรู้และการใช้ภาษาในปัจจุบัน

จุดแข็งเฉพาะที่เน้นในระหว่างการประเมิน ได้แก่:

• Associative Recall: โมเดลแสดงให้เห็นถึงความสามารถที่แข็งแกร่งในการเรียกคืนข้อมูลตามสัญญาณที่เกี่ยวข้อง ซึ่งเป็นความสามารถที่สำคัญสำหรับงานที่เกี่ยวข้องกับการดึงความรู้และการให้เหตุผล
• Mechanistic Architecture Design: การประเมินผลเป็นการตรวจสอบประสิทธิภาพของตัวเลือกสถาปัตยกรรมเฉพาะที่ทำใน RWKV-7 โดยปริยาย แสดงให้เห็นถึงการมีส่วนร่วมต่อประสิทธิภาพโดยรวม
• Long-Context Retention: ในขณะที่ได้รับประโยชน์จากการใช้หน่วยความจำคงที่ โมเดลยังแสดงให้เห็นถึงความสามารถในทางปฏิบัติในการรักษาและใช้ข้อมูลตลอดความยาวลำดับที่ขยายออกไป ซึ่งมีความสำคัญต่องานที่ต้องการการสร้างแบบจำลองการพึ่งพาระยะยาว

ที่สำคัญ ความสำเร็จด้านประสิทธิภาพเกิดขึ้นพร้อมกับ ประสิทธิภาพการคำนวณที่น่าทึ่ง แม้จะทำงานภายใต้ข้อจำกัดด้านทรัพยากรการฝึกอบรมที่มีอยู่เมื่อเทียบกับยักษ์ใหญ่ในอุตสาหกรรมบางราย แต่ RWKV-7 ก็สามารถทำคะแนนเกณฑ์มาตรฐานที่แข็งแกร่งได้ในขณะที่ต้องการ Floating Point Operations (FLOPs) น้อยลง ในระหว่างการฝึกอบรมกว่าโมเดล Transformer ชั้นนำหลายรุ่นที่มีขนาดใกล้เคียงกัน สิ่งนี้ตอกย้ำประสิทธิภาพของพารามิเตอร์และข้อได้เปรียบโดยธรรมชาติของการออกแบบแบบเวียนซ้ำที่ปรับขนาดเชิงเส้น การผสมผสานระหว่างประสิทธิภาพระดับ SoTA (โดยเฉพาะอย่างยิ่งในหลายภาษา) และความประหยัดในการคำนวณที่เหนือกว่า ทำให้ RWKV-7 เป็นทางเลือกที่ทรงพลังและใช้งานได้จริงในภูมิทัศน์การสร้างแบบจำลองลำดับ

การนำทางอุปสรรคปัจจุบันและการมองเห็นขอบฟ้าในอนาคต

แม้จะมีผลสัมฤทธิ์ที่น่าประทับใจและข้อได้เปรียบโดยธรรมชาติ สถาปัตยกรรม RWKV-7 เช่นเดียวกับเทคโนโลยีที่ซับซ้อนใดๆ ก็ตาม ไม่ได้ปราศจากข้อจำกัดและพื้นที่สำหรับการปรับปรุงในอนาคต นักวิจัยยอมรับความท้าทายหลายประการอย่างเปิดเผย:

• ความไวต่อความแม่นยำเชิงตัวเลข (Numerical Precision Sensitivity): แง่มุมบางอย่างของการคำนวณของโมเดลอาจไวต่อความแม่นยำเชิงตัวเลข ซึ่งอาจต้องมีการนำไปใช้และการจัดการอย่างระมัดระวัง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในระหว่างการฝึกอบรมในรูปแบบความแม่นยำต่ำ (เช่น bfloat16) เพื่อรักษาเสถียรภาพและประสิทธิภาพ
• การขาดการปรับแต่งตามคำสั่ง (Instruction Tuning): โมเดล RWKV-7 ที่เปิดตัว ในช่วงเวลาที่เปิดตัว ยังไม่ผ่านการปรับแต่งตามคำสั่งขนาดใหญ่หรือ Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) ซึ่งหมายความว่าอาจมีความเชี่ยวชาญน้อยกว่าคู่แข่งที่ผ่านการ fine-tuned ในการปฏิบัติตามคำสั่งที่ซับซ้อนหรือมีส่วนร่วมในการสนทนาที่ละเอียดอ่อนในลักษณะ zero-shot
• ความไวต่อ Prompt (Prompt Sensitivity): เช่นเดียวกับโมเดลภาษาขนาดใหญ่จำนวนมาก คุณภาพผลลัพธ์ของ RWKV-7 บางครั้งอาจไวต่อถ้อยคำและโครงสร้างเฉพาะของ prompt อินพุต การบรรลุผลลัพธ์ที่ดีที่สุดอาจต้องใช้ prompt engineering ในระดับหนึ่ง
• ทรัพยากรการคำนวณที่จำกัด (Restricted Computational Resources): แม้จะมีประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับประสิทธิภาพ แต่การพัฒนาและการฝึกอบรมยังคงดำเนินการภายใต้ข้อจำกัดด้านทรัพยากรเมื่อเทียบกับพลังการคำนวณมหาศาลที่มีให้สำหรับห้องปฏิบัติการ AI รายใหญ่บางแห่ง ความพยายามในการขยายขนาดอาจเผยให้เห็นความท้าทายหรือโอกาสใหม่ๆ

เมื่อมองไปข้างหน้า แผนงานการพัฒนาสำหรับ RWKV รวมถึงทิศทางที่มีแนวโน้มหลายประการซึ่งมุ่งเป้าไปที่การแก้ไขข้อจำกัดเหล่านี้และเพิ่มขีดความสามารถของสถาปัตยกรรมต่อไป ประเด็นสำคัญที่มุ่งเน้น ได้แก่:

• การเพิ่มประสิทธิภาพความเร็วในการอนุมาน (Optimizing Inference Speed): ความพยายามอย่างต่อเนื่องในการปรับโค้ดเบสให้เหมาะสมและอาจสำรวจการใช้งานเฉพาะฮาร์ดแวร์สามารถปรับปรุงความเร็วในการอนุมานที่ได้เปรียบอยู่แล้วให้ดียิ่งขึ้น ทำให้การปรับใช้ใช้งานได้จริงมากยิ่งขึ้น
• การรวมการให้เหตุผลแบบ Chain-of-Thought (Incorporating Chain-of-Thought Reasoning): การตรวจสอบวิธีการกระตุ้นหรือฝึกความสามารถในการให้เหตุผลแบบ Chain-of-Thought (CoT) ภายในกรอบงาน RWKV สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้อย่างมีนัยสำคัญในงานแก้ปัญหาที่ซับซ้อนซึ่งต้องการการอนุมานเชิงตรรกะหลายขั้นตอน
• การขยายขนาดด้วยชุดข้อมูลและขนาดโมเดลที่ใหญ่ขึ้น (Scaling with Larger Datasets and Model Sizes): การใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรมที่มีประสิทธิภาพเพื่อฝึกโมเดลที่ใหญ่ขึ้นบนชุดข้อมูลหลายภาษาที่อาจขยายใหญ่ขึ้น มีแนวโน้มที่จะผลักดันขอบเขตประสิทธิภาพให้ก้าวหน้ายิ่งขึ้น
• การปรับแต่งตามคำสั่งและการปรับแนว (Instruction Tuning and Alignment): การใช้เทคนิคที่เป็นที่ยอมรับสำหรับการปฏิบัติตามคำสั่งและการปรับแนวตามความชอบของมนุษย์ จะมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อการทำให้โมเดล RWKV เป็นมิตรกับผู้ใช้และควบคุมได้มากขึ้นสำหรับแอปพลิเคชันปลายน้ำ

ความพร้อมใช้งานแบบเปิดของโมเดล RWKV-7 ชุดข้อมูลการฝึกอบรมที่กว้างขวาง และโค้ดที่เกี่ยวข้องภายใต้ Apache 2.0 License ทำหน้าที่เป็นตัวเร่งปฏิกิริยาที่มีประสิทธิภาพสำหรับการมีส่วนร่วมของชุมชน ส่งเสริมการวิจัยที่กว้างขึ้นเกี่ยวกับการสร้างแบบจำลองลำดับที่มีประสิทธิภาพ ช่วยให้สามารถตรวจสอบผลลัพธ์ได้อย่างอิสระ และเพิ่มขีดความสามารถให้นักพัฒนาสามารถต่อยอดจากสถาปัตยกรรมแบบเวียนซ้ำที่เป็นนวัตกรรมนี้ ซึ่งอาจเร่งความก้าวหน้าไปสู่ระบบ AI ที่มีความสามารถ เข้าถึงได้ และยั่งยืนทางคอมพิวเตอร์มากขึ้น