RWKV长程预测会衰减:交替插入注意力块,36M参数在GIFT长程追平1B模型
HART把Transformer块与RWKV块交替堆叠,让预测区直接检索历史,在GIFT-Eval与TIME-Benchmark的中长程上优于纯RWKV,并以36M参数在GIFT长程取得与Toto-2.0-1B相当的MASE。
HART把Transformer块与RWKV块交替堆叠,让预测区直接检索历史,在GIFT-Eval与TIME-Benchmark的中长程上优于纯RWKV,并以36M参数在GIFT长程取得与Toto-2.0-1B相当的MASE。
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