RWKVLanguageModel是一种独特的循环神经网络（RNN）架构的语言模型，具有诸多优势和特点，在自然语言处理领域展现出了良好的性能和应用潜力，以下是具体介绍：核心原理融合RNN与Transformer优点：在训练时采用类似Transformer的并行计算方式，可大规模并行训练，加快训练速度；在推理阶段则

RWKV模型详解目录RWKV模型详解1.背景与简介2.RWKV原理与模型介绍2.1架构2.2TokenShift2.3WKV操作符2.4输出门控2.5Transformer-like训练2.6RNN-like推理2.7额外优化3.与现有大模型对比4.开源代码(代码来自论文中的开源链接：[RWKV](https://github.com/Blink

本文分享自华为云社区《【云驻共创】昇思MindSpore技术公开课RWKV模型架构深度解析》，作者：Freedom123。一、前言Transformer模型作为一种革命性的神经网络架构，于2017年由Vaswani等人提出，并在诸多任务中取得了显著的成功。Transformer的核心思想是自注意力机制，通过全局建模和并