log-linear-attention colab?

您好!我是 RWKV 模型的热情用户,非常赞赏其作为可并行的 RNN,具有 Transformer 级别的性能和无注意力设计的独特方法。最近我发现了日志线性注意力方法的令人鼓舞的进步,这些方法提供了高效的线性时间复杂度和有效的长距离上下文处理。考虑到 RWKV 已经在线性复杂度和高效的长上下文建模方面表现优异(尤其是通过集成稀疏注意力的 RWKV-X 混合架构),我认为您的日志线性注意力实现与 RWKV 应用生态系统之间存在着强大的协同效应。 我们是否可以探索一种合作或整合努力,将两者的优势结合起来: RWKV 的高效、可扩展的架构与您的最先进的日志线性注意力?这将通过创建更强大、资源友好的 AI 模型来推动该领域的发展,使更广泛的社区能够使用这些模型。 这种合作可能为 AI 性能和可扩展性的突破铺平道路,使技术更加实用和有益于所有人。非常期待您的任何反馈或可能的合作方向! 感谢您的出色工作和考虑。(我并非日志线性注意力的正式代表,只是喜欢在手机和 MacBook 上使用 RWKV 离线的用户)