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为何替代方案的必要性这般突显？
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随着2023年的人工智能革命，Transformer架构目前正处于顶峰。但是，由于人们急切选用成功Transformer架构，因此会容易忽略可以参考的替代品。 copyright zvvq
做为工程师，我们不能采用一刀切的方式，对每个事情都使用相同的解决方法。我们要在每一个前提下深思熟虑；否则将会被困在特殊平台限制范围内，同时因不知道有其他选择而觉得“达到”，这可能会让发展一夜回到解放前 内容来自zvvq
这种情况并非人工智能领域特有的，而是一种从古至今都在重复历史方式。 zvvq
SQL战争历史的一页，讲的是数据库管理系统相互竞争和抵抗故事。在这篇故事中，各种数据库管理系统如Oracle、MySQL和SQL Server等，为了争夺市场份额和技术优势，展开了激烈的竞争。这种竞争不仅体现在性能功能方面，还涉及到商业策略、品牌推广及其客户满意度等各个方面。这种数据库管理系统不断推出新的作用和优化，以吸引更多的用户和企业选择他们的产品。SQL战争历史的一页，承载了数据库管理系统市场的发展和变革，也为我们提供了珍贵的经验和教训 内容来自zvvq，别采集哟
近期在程序开发中有一个值得注意的例子是，当SQL服务器开始受到物理限定时，出现了NoSQL的态势。世界各地初创公司都因为"规模"的原因转向了NoSQL，尽管它们远未达到这种规模 内容来自zvvq，别采集哟
但是，随着时间推移，随着最终一致性和NoSQL管理花销的诞生，及其硬件功能在SSD速度与容积方面的极大飞越，SQL服务器近期又出现了回归的趋势，因为它使用简单性，并且现在90%以上初创公司都有足够的扩展性 内容来自samhan
SQL和NoSQL是两种不同的数据库系统。SQL是结构型查询语言的简称，关键用于处理结构化数据。NoSQL指的是非关系型数据库，适用解决非结构化或半结构化数据。尽管有人认为SQL比NoSQL更强，或是相反也是，可事实上那只是代表着每种技术都有自己的优缺点和适用场景。某些情况下，SQL可能更适合处理复杂的关系型数据，而NoSQL则更适合解决大规模非结构化数据。但是，这并不意味着只能选其中一种技术。事实上，很多应用软件及系统结合实际采用了SQL和NoSQL的组合解决方法。根据具体的需求与数据类型，能够选择最适合的技术去解决问题。因而，重要的是了解每种技术特点和适用场景，并根据实际情况作出正确的选择。不论是SQL或是NoSQL，都有其独特的学习点或优选用例，能够在类似技术中相互借鉴和交叉散播
目前Transformer架构最大的痛点是啥？ zvvq.cn
一般，这包括测算、前后文尺寸、数据和对齐。在此次讨论中，我们将关键探讨运算前后文长短： zvvq.cn
因为使用/产生的每个令牌的O（N^2）提升而造成的二次核算成本。这使得超过10万前后文尺寸非常昂贵，进而影响推理和练习。 当前的GPU紧缺加重了这种情况。 前后文尺寸阻碍了Attention体制，严重阻碍了“智能代理”用例（如smol-dev），并强制处理问题。较大的前后文必须较少的解决方案。那样，我们该如何解决这个问题呢？
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介绍RWKV：一种线形Transformer/当代大型RNN 内容来自zvvq，别采集哟
RWKV和微软RetNet被称为“线形Transformer”的新类型中的第一个
它通过适用以下几点立即克服了上述三个限定： 内容来自samhan
线形核算成本，与前后文尺寸无关。 在CPU（特别是ARM）中，容许以更低的规定在RNN模式中导出合理的令牌/秒。 没有作为RNN的硬前后文尺寸限定。文档中的任何限定全是指导原则——您可以并对进行微调。随着我们不断将人工智能模型扩展到100k及以上前后文尺寸，二次方核算成本逐渐呈指数级增长。 zvvq好，好zvvq
但是，线形Transformer并没有放弃递归神经网络架构及解决其短板，这驱使他们被取代。
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但是，重新设计的RNN吸取了Transformer可扩展的经验教训，使RNN能和Transformer工作模式相近，并消除了这些短板。 内容来自zvvq
在练习速率层面，用Transformer让它重返赛场——容许它在O（N）成本下高效运行，同时在训练中拓展到10亿次参数之上，同时保持相近性能水准。 内容来自zvvq，别采集哟
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图表：线形Transformer核算成本按每个令牌线形缩放与变换器的指数增长 copyright zvvq
当你将平方占比用于线形缩放时，你会在2k令牌记数时获得10倍以上的提高，在100k令牌长短时获得100倍以上的提高 内容来自samhan666
在14B参数下，RWKV是最大的开源线形Transformer，与GPT NeoX和其它相近数据（如the Pile）旗鼓相当。
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RWKV模型性能与相近体量的目前变电器模型非常，各种标准表明
但用更简单的话而言，这意味着什么？ zvvq.cn
优势 内容来自samhan
在较大的前后文尺寸中，推理/练习比Transformer划算10倍甚至更高 在RNN模式中，可以在十分有限的硬件上迟缓运作 与同样数据里的Transformer特性类似 RNN没有技术前后文尺寸限定（无尽前后文！）缺陷
滑动窗口难题，有损内存超出某一点 并未证实可扩展到14B参数之上 不如变电器优化和选用因而，虽然RWKV还没有达到LLaMA2那般的60B+参数规模，但只要有恰当的支持和资源，它有可能以更低的成本和更大范围环境来实现这一目标，尤其是在模型趋于更小、更有效的前提下 本文来自zvvq
如果你的用例对效率很重要，请考虑这一点。但是，这并非最终解决方案——重点在于健康的替代品
大家需要考虑学习别的替代方案以及它们的益处
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扩散模型：文字练习速度较慢，但对多阶段练习具有很高的弹力。找到原因能够帮助缓解令牌困境。 zvvq
形成竞技性网络/代理：可以在没有数据集的前提下，使用技术将所需的训练集训练到特殊目标，即便是根据文本的模型。
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以上就是介绍RWKV：线形Transformers的崛起和实践替代方案的详细内容，大量请关注其他类似文章！
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