RWKV-X: موثر طویل سیاق و سباق کی لسانی ماڈلنگ کے لیے ایک نیا فن تعمیر
بڑھتی ہوئی لمبی اور زیادہ پیچیدہ ترتیبوں پر کارروائی کی مانگ نے بڑے لسانی ماڈلز (LLMs) کی حدود کو آگے بڑھا دیا ہے۔ روایتی ٹرانسفارمر پر مبنی فن تعمیر، اگرچہ طاقتور ہے، لیکن ترتیب کی لمبائی کے حوالے سے ان کی چوکور پیچیدگی کی وجہ سے نمایاں اسکیلنگ کے مسائل سے دوچار ہیں۔ یہ حد خاص طور پر اس وقت ظاہر ہوتی ہے جب توسیع شدہ سیاق و سباق ان پٹ سے نمٹا جاتا ہے، جو ترتیب کے دور دراز حصوں سے معلومات کو مؤثر طریقے سے حاصل کرنے اور استعمال کرنے کی ان کی صلاحیت کو روکتا ہے۔ اس چیلنج کے جواب میں، اختراعی نقطہ نظر کی ایک لہر ابھری ہے، جس کا مقصد لمبی ترتیبوں پر کارروائی میں لکیری پیچیدگی کو حاصل کرنا ہے۔
ان طریقوں میں لکیری اٹینشن ماڈلز، اسٹیٹ اسپیس ماڈلز (جیسے مامبا)، لکیری RNNs (جیسے ڈیلٹا نیٹ)، اور RWKV شامل ہیں۔ ان میں سے ہر ایک فن تعمیر چوکور پیچیدگی کے مسئلے کا ایک منفرد حل پیش کرتا ہے، جو لمبی ترتیبوں کی زیادہ موثر پروسیسنگ کو قابل بناتا ہے۔ تاہم، یہ لکیری فن تعمیر اکثر طویل سیاق و سباق کی معلومات کو مکمل طور پر سمجھنے اور ان سے فائدہ اٹھانے میں مشکلات کا سامنا کرتے ہیں۔
مثال کے طور پر، RWKV-7 (ایک 2.9B پیرامیٹر ماڈل) 28K ٹوکن تک پاسکی بازیافت کے کاموں میں اعلی درستگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ تاہم، اس حد سے آگے اس کی کارکردگی تیزی سے کم ہوتی ہے۔ یہاں تک کہ 128K لمبائی کے ڈیٹا کا استعمال کرتے ہوئے مسلسل پری ٹریننگ کے ساتھ بھی، طویل سیاق و سباق کی حدود برقرار رہتی ہیں۔ یہ مسئلہ RWKV کے لیے منفرد نہیں ہے۔ یہ مامبا جیسے دیگر فن تعمیر تک پھیلا ہوا ہے، جو ماڈلز کے اس طبقے کے لیے ایک بنیادی چیلنج کی نمائندگی کرتا ہے۔ توسیع شدہ سیاق و سباق میں کارکردگی کو برقرار رکھنے کی جدوجہد لکیری پیچیدگی کے لسانی ماڈلز میں بہتری کے لیے ایک اہم شعبے کو اجاگر کرتی ہے۔
لکیری پیچیدگی کے لسانی ماڈلز کا منظر نامہ
لکیری پیچیدگی کے لسانی ماڈلز ٹرانسفارمر پر مبنی فن تعمیر کے پرکشش متبادل کے طور پر ابھرے ہیں، جو لمبی ترتیبوں پر کارروائی میں موروثی چوکور کمپیوٹیشنل بوجھوں سے بچتے ہیں۔ RWKV ماڈل فیملی، اس ڈومین میں نمایاں ہے، تربیت کے دوران ٹرانسفارمرز کی متوازی صلاحیت کو RNN جیسے تکراری اسٹیٹ کی نمائندگی کے ساتھ مہارت سے جوڑتی ہے۔
RWKV کا ارتقا کئی تکرار پر محیط ہے، جو بنیادی RWKV-4 سے شروع ہوتا ہے، RWKV-5، RWKV-6 تک ترقی کرتا ہے، اور RWKV-7 پر اختتام پذیر ہوتا ہے۔ ہر تکرار ماڈل کی صلاحیتوں کو بڑھانے اور حدود کو دور کرنے کے لیے بہتریاں لائی ہے۔ مزید برآں، جامبا، زامبا، اور منی میکس جیسے ہائبرڈ لسانی ماڈلز نے منفرد ہائبرڈ ڈیزائن متعارف کروا کر اپنی شناخت بنائی ہے، جس سے لکیری پیچیدگی کے ماڈلز کے منظر نامے کو مزید تقویت ملی ہے۔
موثر طویل سیاق و سباق کی پروسیسنگ کے حصول نے اختراعی توجہ کے میکانزم کی ترقی کی بھی قیادت کی ہے۔ مقامی اسپارس اٹینشن، مثال کے طور پر، ٹوکن کو وقتی بلاکس میں ترتیب دیتا ہے، تین مختلف توجہ کے راستوں کو استعمال کرتا ہے: عالمی سیاق و سباق کے لیے کمپریسڈ موٹے دانے والے ٹوکن، مقامی تفصیلات کے لیے منتخب طور پر برقرار رکھے گئے باریک دانے والے ٹوکن، اور مقامی سیاق و سباق کی معلومات کو حاصل کرنے کے لیے سلائیڈنگ ونڈوز۔ توجہ کے دیگر قابل ذکر میکانزم میں سیر اٹینشن اور بلاک اٹینشن (MoBA) شامل ہیں، جن میں سے ہر ایک لمبی ترتیبوں کے اندر متعلقہ معلومات پر توجہ دینے کے لیے منفرد حکمت عملی پیش کرتا ہے۔
RWKV-X: بہتر طویل فاصلے کے سیاق و سباق کی ماڈلنگ کے لیے ایک ہائبرڈ فن تعمیر
گوانگ ڈونگ لیبارٹری آف آرٹیفیشل انٹیلی جنس اینڈڈیجیٹل اکانومی (SZ)، شینزین، ہوہائی یونیورسٹی، نانجنگ، شینزین یونیورسٹی، اور چنگھائی یونیورسٹی، زائننگ کے محققین نے RWKV-X نامی ایک نیا ہائبرڈ فن تعمیر متعارف کرایا ہے۔ یہ فن تعمیر اختراعی طور پر مختصر فاصلے کے انحصار کی ماڈلنگ میں RWKV کی کارکردگی کو اسپارس اٹینشن میکانزم کے ساتھ جوڑتا ہے جو خاص طور پر طویل فاصلے کے سیاق و سباق کو حاصل کرنے کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔
پچھلے ہائبرڈ نقطہ نظر کے برعکس، RWKV-X تربیت کے دوران لکیری ٹائم پیچیدگی اور تخمینہ ڈی کوڈنگ کے دوران مستقل ٹائم پیچیدگی حاصل کرتا ہے۔ یہ اسے لمبی ترتیبوں پر کارروائی کے لیے غیر معمولی طور پر موثر بناتا ہے۔ ماڈل 64K ٹوکن کی ترتیبوں پر مسلسل پری ٹرینڈ ہونے پر 64K پاسکی بازیافت بینچ مارک پر تقریباً کامل درستگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ یہ طویل سیاق و سباق کے بینچ مارکس پر پچھلے RWKV-7 ماڈلز سے مسلسل بہتر کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے جبکہ مختصر سیاق و سباق کے کاموں پر مضبوط کارکردگی کو برقرار رکھتا ہے۔
RWKV-X میں اختراعات طویل سیاق و سباق کی لسانی ماڈلنگ کے چیلنجوں سے نمٹنے میں ایک اہم قدم کی نمائندگی کرتی ہیں۔ تکراری ماڈلز اور اسپارس اٹینشن میکانزم کی طاقتوں کو یکجا کرکے، RWKV-X کارکردگی اور درستگی کے درمیان توازن حاصل کرتا ہے، جو توسیع شدہ ترتیبوں کی زیادہ موثر پروسیسنگ کی راہ ہموار کرتا ہے۔
RWKV-X: فن تعمیر اور تربیت
RWKV-X ایک ہائبرڈ فن تعمیر کی تشکیل کرتا ہے، جو دونوں نقطہ نظر کی طاقتوں سے فائدہ اٹھانے کے لیے RWKV-7 بلاکس کو اسپارس اٹینشن بلاکس کے ساتھ مربوط کرتا ہے۔ شروع سے تربیت دینے کے بجائے، RWKV-X LLaMA Pro سے متاثر ہو کر ایک انٹرلیوڈ بلاک توسیعی نقطہ نظر اور زیرو انیشیئلائزیشن میکانزم کا استعمال کرتے ہوئے موجودہ ماڈلز پر مبنی ہے۔
تربیتی عمل دو مراحل پر مشتمل ہے، جو مختصر اور طویل سیاق و سباق دونوں پر ماڈل کی کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے احتیاط سے ڈیزائن کیا گیا ہے:
- مختصر سیاق و سباق کی پری ٹریننگ: ابتدائی طور پر، ماڈل کو MiniPile ڈیٹا سیٹ سے نکالے گئے مختصر 1024 ٹوکن سیاق و سباق پر تربیت دی جاتی ہے۔ اس مرحلے کے دوران، نئے شامل کردہ بلاکس کے علاوہ تمام پیرامیٹرز کو منجمد کر دیا جاتا ہے، اس بات کو یقینی بناتے ہوئے کہ بنیادی RWKV-7 ماڈل سے پہلے سے تربیت یافتہ علم محفوظ ہے۔ یہ نئے شامل کردہ بلاکس کو پہلے سے تربیت یافتہ نمائندگیوں میں خلل ڈالے بغیر موجودہ فن تعمیر کے مطابق ڈھالنے کی اجازت دیتا ہے۔
- طویل سیاق و سباق کی مسلسل پری ٹریننگ: دوسرے مرحلے میں ProLong-64K ڈیٹا سیٹ اور 64K ٹوکن کی سیاق و سباق کی لمبائی کا استعمال کرتے ہوئے طویل سیاق و سباق کی مسلسل پری ٹریننگ شامل ہے، جس میں مجموعی طور پر تقریباً 1 بلین ٹوکن پر کارروائی کی جاتی ہے۔ اس مرحلے کے دوران، تمام پیرامیٹرز کو غیر منجمد کر دیا جاتا ہے اور مشترکہ طور پر بہتر بنایا جاتا ہے، جو ماڈل کو اپنی نمائندگیوں کو ٹھیک کرنے اور طویل فاصلے کے انحصار کو سیکھنے کی اجازت دیتا ہے۔ تربیت لانگ سیاق و سباق کراس اینٹروپی (LongCE) نقصان کو استعمال کرتی ہے، جو متحرک طور پر ٹوکن کو ان کی اہمیت کی بنیاد پر وزن دیتا ہے۔ یہ نقصان فنکشن ماڈل کو ترتیب کے سب سے زیادہ متعلقہ حصوں پر توجہ مرکوز کرنے میں مدد کرتا ہے، جس سے طویل فاصلے کے تعلقات کو حاصل کرنے کی اس کی صلاحیت بہتر ہوتی ہے۔
دو مرحلوں والا تربیتی عمل RWKV-X کو مختصر فاصلے کی ماڈلنگ کے لیے RWKV-7 کی کارکردگی کو اسپارس اٹینشن میکانزم کی طویل فاصلے کے سیاق و سباق کی آگاہی کے ساتھ مؤثر طریقے سے یکجا کرنے کی اجازت دیتا ہے۔ پہلے مختصر سیاق و سباق پر پری ٹریننگ اور پھر طویل سیاق و سباق پر ٹھیک ٹیوننگ کرکے، ماڈل ترتیب کے مختلف حصوں سے معلومات کو مؤثر طریقے سے مربوط کرنا سیکھتا ہے۔
RWKV-X: تشخیص اور کارکردگی
مختصر سیاق و سباق کی تشخیص سے پتہ چلتا ہے کہ RWKV-X معیاری بینچ مارکس میں مسابقتی کارکردگی کو برقرار رکھتا ہے، جو مختصر ترتیبوں کو مؤثر طریقے سے سنبھالنے کی اپنی صلاحیت کا مظاہرہ کرتا ہے۔ چھوٹا RWKV-X (0.22B) اوسطاً 51.0 کا اسکور حاصل کرتا ہے، جو RWKV-7 کے 51.8 کے برابر ہے۔ بڑے پیمانے پر، RWKV-X (3.6B) 71.9 تک پہنچ جاتا ہے، جو RWKV-7 (2.9B, 72.8) اور Qwen2.5-3B (71.4) سے ملتا جلتا ہے، جبکہ LLaMA3.2-3B (69.7) سے تجاوز کر جاتا ہے۔ یہ نتائج مختصر سیاق و سباق پر کارکردگی کو قربان کیے بغیر RWKV-X کی ایک عام مقصد والے LLM ریڑھ کی ہڈی کے طور پر تاثیر کی تصدیق کرتے ہیں۔
مزید برآں، کارکردگی کا تجزیہ لمبی ترتیبوں کے لیے RWKV-X کی اعلیٰ اسکیلنگ خصوصیات کا مظاہرہ کرتا ہے۔ 128K ٹوکن پر، RWKV-X فلیش اٹینشن v3 پر 1.37 گنا اسپیڈ اپ حاصل کرتا ہے، یہ فائدہ سیاق و سباق کی لمبائی بڑھنے کے ساتھ بڑھتا جاتا ہے۔ اس سے پتہ چلتا ہے کہ RWKV-X ترتیب کی لمبائی بڑھنے کے ساتھ ساتھ توجہ کے دیگر میکانزم کے مقابلے میں تیزی سے موثر ہوتا جاتا ہے۔
RWKV-X کی مختصر اور طویل سیاق و سباق دونوں پر مضبوط کارکردگی لسانی ماڈل کے طور پر اس کی استعداد اور کارکردگی کو اجاگر کرتی ہے۔ مختصر ترتیبوں پر مسابقتی کارکردگی کو برقرار رکھنے اور لمبی ترتیبوں پر نمایاں اسپیڈ اپ حاصل کرنے کی اس کی صلاحیت اسے وسیع پیمانے پر ایپلی کیشنز کے لیے ایک امید افزا فن تعمیر بناتی ہے۔
RWKV-X: حدود اور مستقبل کی سمتیں
RWKV-X ایک ہائبرڈ لسانی ماڈل کے طور پر ابھرتا ہے جو مختصر فاصلے کے انحصار کی ماڈلنگ کے لیے RWKV کی کارکردگی کو ایک نئے اسپارس اٹینشن میکانزم کے ساتھ کامیابی سے جوڑتا ہے جو خاص طور پر طویل فاصلے کے سیاق و سباق کی ماڈلنگ کے لیے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ اگرچہ RWKV-X طویل سیاق و سباق کی لسانی ماڈلنگ میں مضبوط کارکردگی اور کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے، لیکن کئی حدود باقی ہیں۔
سب سے پہلے، اس کا اسپارس اٹینشن میکانزم، جو ٹاپ-کے چنک سلیکشن پر انحصار کرتا ہے، ایک ہیورسٹک نقطہ نظر استعمال کرتا ہے جو سیمانٹکلی متعلقہ انحصار کو نظر انداز کر سکتا ہے۔ ٹاپ-کے سلیکشن حکمت عملی ترتیب میں سب سے اہم معلومات کو ہمیشہ حاصل نہیں کر سکتی ہے، جس سے ممکنہ طور پر ذیلی بہترین کارکردگی حاصل ہوتی ہے۔
دوم، موجودہ نفاذ سے پتہ چلتا ہے کہ اسپارس اٹینشن ڈی کوڈنگ ونیلا RWKV سے زیادہ آہستہ چل رہی ہے، اس بات کی نشاندہی کرتی ہے کہ کارکردگی کو بہتر بنانے کے لیے مزید انجینئرنگ کی کوششوں کی ضرورت ہے۔ اگرچہ RWKV-X لمبی ترتیبوں پر توجہ کے دیگر میکانزم کے مقابلے میں نمایاں اسپیڈ اپ حاصل کرتا ہے، لیکن اس کی اسپارس اٹینشن ڈی کوڈنگ اب بھی ونیلا RWKV سے سست ہے، جس سے پتہ چلتا ہے کہ اس کے نفاذ میں بہتری کی گنجائش موجود ہے۔
مستقبل کی تحقیق زیادہ نفیس اسپارس اٹینشن میکانزم کی تلاش، اسپارس اٹینشن ڈی کوڈنگ کے نفاذ کو بہتر بنانے، اور متبادل تربیتی حکمت عملیوں کی تحقیقات پر توجہ مرکوز کر سکتی ہے۔ ان چیلنجوں پر قابو پا کر، RWKV-X میں طویل سیاق و سباق کی ایپلی کیشنز کے لیے ایک اور بھی طاقتور اور موثر لسانی ماڈل بننے کی صلاحیت موجود ہے۔