RWKV、 Mamba 和 S4

一是以 RWKV、 Mamba 和 S4 为代表，它们完全用 recurrent（循环）结构去替代 attention。这种思路是用一个固定的内存记住前面的信息，但目前看来虽然可以记住一定长度，但要达到更长的长度是有难度的。

RWKV 是国产开源的首个非 Transformer 架构的大语言模型，目前已经迭代至第六代 RWKV-6。RWKV 的作者彭博在 2022 年 5 月开始训练 RWKV-2，当时只有 1 亿（100M）参数规模，后续在 2023 年 3 月又训练出了 RWKV-4 140亿（14B）的参数版本。

RWKV 用 linear attention（线性注意力机制） 去近似 full attention，试图结合 RNN 和 Transformer 的优点，同时规避两者的缺点，来缓解 Transformer 所带来的内存瓶颈和二次方扩展问题，实现更有效的线性扩展，同时提供并行训练和可扩展性，类似于 Transformer。

Mega

还有一个流派是把 full attention 这种密集结构变得稀疏，例如 Meta 的 Mega，在之后的计算中不再需要算所有 attention 矩阵中的每一个元素，模型效率也随之变高。

RetNet

RetNet 的推理成本与长度无关。对于 7B 模型和 8k 序列长度，RetNet 的解码速度是带键值缓存的 Transformers 的 8.4 倍，内存节省 70%。

Yan

Yan 跟线性的 Attention 和 RNN 没有任何关系，Yan 架构的大模型去除了 Transformer 中高成本的注意力机制，代之以计算量更小、难度更低的线性计算。

评测

当下非 Transformer 研究面临的阻碍之一是评估方式——单纯看Perplexity（困惑度），非 transformer 其实跟 Transformer 的模型相比没有差距，但很多实际能力 （如in-context copy and retrieval）依然差距很大。