다음은 PDF의 핵심 사항을 요약한 것입니다:- RWKV는 RNN과 트랜스포머의 강점을 결합한 새로운 신경망 아키텍처입니다. 트랜스포머의 표현력을 유지하면서 계산 비효율성과 4제곱 스케일링 문제를 해결하는 것을 목표로 합니다. - RWKV는 트랜스포머의 기존 도트 프로덕트 어텐션 대신 선형 어텐션 메커니즘을 사용합니다. 이를 통해 2진법 대신 선형적으로 스케일링할 수 있어 더욱 효율적입니다.- RWKV는 병렬화를 위한 훈련 중에는 Transformer로, 지속적인 계산 복잡성을 위한 추론 중에는 RNN으로 공식화할 수 있습니다. 이를 통해 두 가지 장점을 모두 누릴 수 있습니다.- 실험 결과, RWKV는 비슷한 크기의 트랜스포머와 비교했을 때 경쟁력 있는 성능을 보여줌으로써 보다 효율적인 대규모 모델을 ..