news 2026/10/18 4:57:27

RWKV-7 “Goose“ with Expressive Dynamic State Evolution

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张小明

前端开发工程师

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RWKV-7 “Goose“ with Expressive Dynamic State Evolution

RWKV-7 “Goose” 论文总结与翻译

主要内容与创新点

核心架构

  • 动态状态演化：通过推广增量规则（delta rule），引入向量值门控和上下文学习率，实现了更灵活的状态更新机制。
  • 常数复杂度：保持线性时间和常数内存复杂度，适用于长序列任务。
  • 并行训练：支持高效的并行化训练，同时通过状态压缩提升推理效率。

关键创新点

  1. 广义增量规则：提出新的状态更新公式，允许向量值衰减和上下文学习率，增强模型表达能力。
  2. 状态跟踪能力：理论证明RWKV-7可识别所有正则语言，超越Transformer的TC⁰限制。
  3. 多语言性能：在3B参数规模下实现多语言任务SOTA，且训练数据量显著少于同类模型。
  4. 开放资源：发布3.1万亿token的多语言数据集RWKV World v3，以及4个不同参数规模的预训练模型。

实验结果

  • 语言建模：在LAMBADA、MMLU等英文基准和多语言任务中表现接近或超越SOTA。
  • 长上
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