优化模型讲解，优化模型讲解ppt

RWKV 模型解析

国人原创的RWKV模型表现出色，其核心在于Channel-Mixing与Time-Mixing两部分。

Channel-Mixing与Time-Mixing在模型结构中起着至关重要的作用。R、K、V在Time-Mixing中应用，R、K在Channel-Mixing中使用，它们的逻辑与Transformer中的Q、K、V类似。

深入理解R、K、V的运作方式，我们可以直接通过运行Github上的代码或查看权重文件来感知。例如，使用github.com/BlinkDL/Chat...和BlinkDL/rwkv-4-pile-430m at main的代码与权重文件，可以直接进行操作。

理解模型的运作可以从RNN、Transformer、Attention Free以及RWKV的角度出发。RNN结构相对简单，通过保留前一个状态来处理序列化数据。而Transformer则引入了注意力机制，形成了一种新时代的人工智能基石。Attention Free Transformer对Transformer进行优化，将大量矩阵运算替换为点积运算，显著减少了计算量。

RWKV模型以Time-Mixing与Channel-Mixing两个模块为核心，这些模块在形式上与RNN相似，但实质上是Transformer的优化变种。在推理阶段，RWKV模型的计算量相较于Transformer大幅减少，但在训练阶段，由于输入的串行处理，计算速度可能相对较慢。

了解RWKV模型的详细信息，可以参考相关论文和GitHub项目。此外，知乎知学堂的《AI大模型进阶之旅》直播课提供了深入的理论与实践讲解，对于学习GPT和AI大语言模型（LLM）工具的原理非常有帮助。