【勉強メモ】RWKV: RNNs Strike Back
RWKV: RNNs Strike Backより（GPTにて要約）
このビデオは、RWKVというRNNの紹介である。このRNNはTransformerと同等のレベルのLMパフォーマンスを持つが、RNNベースであることが特徴である。論文の肝は、アーキテクチャだけでなく、新しいAttention機構、豊富な実験、事前トレーニング済みモデルも提供していることである。 PythonとCUSDAの両方の実装を提供しており、RWKVはPythonの実装でPytorch Deep Learning Libraryを使用している。
Detailed Summary for RWKV: RNNs Strike Back by Monica
00:02 RWKVはRNNでTransformerレベルの言語モデルを実現するためのプロジェクトであり、Python PyTorch実装やCUDA実装、様々な量子化コードなどが含まれる。
RWKVは、RNNでTransformerレベルの言語モデルを実現するためのプロジェクトである。
Python PyTorch実装やCUDA実装、様々な量子化コードなどが含まれる。
このプロジェクトは数年にわたって多くの人々が貢献してきたものであり、Discordも存在する。
この文章は、RWKVと呼ばれる新しいモデルに関する情報を提供しています。RWKVは、長い文章の理解に特化したモデルであり、従来のトランスフォーマーモデルよりも効率的な処理が可能です。
具体的には、RWKVは、長い文章の中のコンテキスト情報を活用することができます。これは、文章内のさまざまな要素が互いに関連しており、それぞれの要素が他の要素と情報を共有することで実現されます。
例えば、文章内のある単語は、直前の単語やそれ以前の文脈に依存して意味を持つことがあります。RWKVは、このような関連性を把握し、適切に情報を処理することができます。
さらに、RWKVは、並列処理の能力も持っています。つまり、複数の要素を同時に処理することができます。これにより、より迅速な情報処理が可能となります。
イメージとしては、複数のパズルのピースを同時に組み立てることができるパズルマスターのような存在と考えてください。RWKVは、文章の各要素をピースとして捉え、同時に組み立てることで、長いコンテキスト情報を効果的に処理するのです。
22:21 この論文の主な貢献は、アーキテクチャ自体、新しい注意機構、包括的な実験、そして事前学習済みモデルのリリースです。
アーキテクチャ自体は、論文の肝であり、新しい注意機構が含まれています。
Comprehensive series of experiments and Benchmark data on Benchmark datasetsが行われました。
169百万パラメータの小さなものと、14十億パラメータでトレーニングされたものがあります。
また、Luther AIのデータセットであるPileのトレーニングも行われました。
44:43 重みが時間経過とともに減衰することで、前の時間ステップでの情報の重要性が決まる曲線を作る
e^xが負の数の場合未定義であるため、重みWが非負である必要がある
重みは時間の経過とともに減衰し、重みは前の時間ステップでの情報の重要性を決定する
この減衰により、曲線が作られ、前の時間ステップでの情報の重要性が決まる
01:07:05 過去の情報を重視しないように、RNNsにおいて重みを調整するための方程式について説明している。
Tが過去に向かって進むにつれて、T-1 - I * wの値が小さくなり、過去の情報が重視されなくなる。
方程式内の各変数が何を表すのかが定義されていないため、理解が難しい。
forget gateとwkvの要素積によって、どの情報を渡すかを決定する。
wkvはTransformersにおけるattentionの役割を果たす。
01:29:26 RWKVは、PyTorch Deep learningライブラリと、wkvのためのカスタムCudaカーネルを使用して実装されています。
wkvtは、線形アテンションの変種であり、独自のCudaカーネルを持っています。
Pythonコードを書く場合、Cudaカーネルにコンパイルされることに注意が必要です。
モデルアーキテクチャーは、埋め込み層といくつかの同一の残差ブロックから構成され、出力生成ヘッドは層正規化と線形投影から構成されます。
訓練は時間並列モードで実行され、オートレグレッシブ推論とポテンシャルチャットインターフェイスは時間順モードを利用します。
01:51:49 RWKVはより多くのコンテキスト情報を利用することで、より高い精度を実現することができる。
モデルのパラメータ数が増えるにつれてRWKVの精度が向上することが、図4で確認できる。
コンテキスト長を増やすことで、RWKVのテストロスが低下することが、図5で示されている。
ただし、RWKVの精度向上は、特定のベンチマーク以外では必ずしも同じ傾向ではない可能性がある。
02:14:10 重みを使って時間の経過をモデル化し、数値計算のトリックを使用して、安全な再帰を行うことができます。
分子と分母に重みを掛けて、時間の経過をモデル化する。
数値計算のトリックを使用して、安全な再帰を行う。
wkv計算は、t / BTに等しい。
02:36:45 モデルが出力するのは、単語の正しい次の単語である確率分布であり、情報は深い層に進むにつれて徐々に失われていく。
情報は初めのチャンネルでは失われず、深い層に進むにつれて徐々に失われていく。
モデルが出力するのは、単語の正しい次の単語である確率分布である。
パリという単語が出た時点で、モデルが決定を下す。
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🏘 Discord: https://discord.gg/uyYQTB7a
https://arxiv.org/pdf/2305.13048.pdf
https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM
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