怎么开始做网站网站分析流程
5 月 27 日，我们公开了 RWKV-8 首个新特性 DeepEmbed：对端侧友好的稀疏设计，解决 MoE 显存占用。
今天，我们公开与其相关的另一个新特性：DeepEmbedAttention（DEA），这是一种基于 RWKV-8 的 DeepEmbed 思路构建的注意力变体，拥有极小的 KV 缓存，尤其适合混合模型（例如后续的 RWKV-7s 混合模型），可将它们的长上下文性能提升到 Transformer 水准。
DEA 的结构定义例子：
# q: D => 256
# k: D => 32, k_up: 32 => 256, k_emb: V => 256
# v: D => 32, vup: 32 => D, v_emb: V => D
q = ln_q(q(x))
k = ln_k(k_up(k(x)) * k_emb(idx))
v = ln_v(tanh(v_up(v(x))) * v_emb(idx))
然后将 QKV 的输出加到 RWKV-7 的输出上。这适合并行计算，例如可在不同设备（或异构计算）计算 QKV 和 RWKV-7 部分。
这个注意力头的维度是 256，但由于 DEA 的 key 和 value 只需缓存 32 维，KV 总共只需缓存 64 个值（32+32）。
对于 RWKV-7，只需在每层加上一个 DEA head，就能显著增强长上下文能力。因此，对比现有的高效注意力机制（例如 MLA 使用 576 个值），DEA 的 KV 缓存进一步缩小到 64/576 = 1/9，实现了极致效率。
图中 loss delta 图的横轴是随着前文长度增加时 token 的位置（token_pos），纵轴表示两种架构在不同 token 位置的 loss 差值（token_loss delta）。
实验结果显示：随着前文长度增加，RWKV-7s（加入 DeepEmbed 和 DEA）在越来越长前文的 loss 相较原版 RWKV-7 持续下降，从 -0.13 降至 -0.17。
这意味着 RWKV-7s 这类添加了 DEA 的混合模型，在处理长上下文时表现更好。因为 token 越靠后，所依赖的前文也越长，而 loss 差值持续扩大，代表 RWKV-7s 对比 RWKV-7 更有能力利用越来越长的前文所包含的越来越多的信息，语言建模能力越来越强。
最后，尽管 DEA 的 KV 缓存非常小，但它仍会随上下文长度而缓慢增长。RWKV-8 的目标，是在完全无 KV 缓存的情况下也能实现强上下文能力，且我们也有方法，后续逐步公布，欢迎大家关注。