RWKV-7 "Goose" 아키텍처 분석 — Transformer를 넘어서는 선형 시간 모델

# Standard Attention: O(n^2) 시간, O(n) 메모리
# output = softmax(Q @ K^T / sqrt(d)) @ V

# Linear Attention: O(n) 시간, O(d^2) 메모리 (상수)
# output = (Q @ (K^T @ V)) -- 행렬 곱 순서 변경

# RWKV-7: O(n) 시간, O(d^2) 메모리 (상수)
# + Dynamic State Evolution으로 표현력 극대화

# TC0 한계 예시: 상태 추적(state tracking) 문제
# 입력: "A가 방1에 있다. A가 방2로 이동한다. B가 방1에 있다. A는 어디에?"
# TC0 모델은 이런 상태 변화 추적이 이론적으로 불가능

import torch
import torch.nn as nn

class RWKV7_TimeMix(nn.Module):
    """RWKV-7 핵심: Dynamic State Evolution"""

    def __init__(self, d_model, n_heads):
        super().__init__()
        self.d_model = d_model
        self.n_heads = n_heads
        self.d_head = d_model // n_heads

        # 입력 의존적 파라미터 생성기
        self.W_r = nn.Linear(d_model, d_model)  # Receptance
        self.W_k = nn.Linear(d_model, d_model)  # Key
        self.W_v = nn.Linear(d_model, d_model)  # Value
        self.W_a = nn.Linear(d_model, d_model)  # State transition
        self.W_g = nn.Linear(d_model, d_model)  # Gate

        # Dynamic decay 파라미터
        self.w_decay = nn.Parameter(torch.randn(n_heads, self.d_head))

        # State evolution matrix 학습 파라미터
        self.A_log = nn.Parameter(torch.randn(n_heads, self.d_head, self.d_head))

    def forward(self, x, state=None):
        B, T, C = x.shape
        H = self.n_heads
        D = self.d_head

        r = self.W_r(x).view(B, T, H, D)
        k = self.W_k(x).view(B, T, H, D)
        v = self.W_v(x).view(B, T, H, D)
        a = torch.sigmoid(self.W_a(x).view(B, T, H, D))
        g = torch.sigmoid(self.W_g(x).view(B, T, H, D))

        if state is None:
            state = torch.zeros(B, H, D, D, device=x.device)

        outputs = []
        for t in range(T):
            # Dynamic State Evolution: 핵심 혁신
            # 기존: state = decay * state + k^T @ v (고정 decay)
            # RWKV-7: state = A(x_t) @ state + k^T @ v (동적 전이 행렬)

            # 입력 의존적 전이 행렬
            A_t = self._compute_transition(a[:, t], state)

            # State update
            kv = torch.einsum('bhd,bhe->bhde', k[:, t], v[:, t])
            state = A_t * state + kv

            # Output 계산
            out = torch.einsum('bhd,bhde->bhe', r[:, t], state)
            out = out * g[:, t]
            outputs.append(out)

        output = torch.stack(outputs, dim=1).view(B, T, C)
        return output, state

    def _compute_transition(self, a_t, state):
        """입력에 따라 전이 행렬을 동적으로 생성"""
        # a_t: [B, H, D] - 현재 입력에서 유도된 전이 파라미터
        # 이것이 RWKV-7이 TC0를 넘어서는 핵심
        decay = torch.exp(-torch.exp(self.w_decay))
        A = decay.unsqueeze(-1) * torch.eye(
            self.d_head, device=a_t.device
        ).unsqueeze(0)

        # 입력 의존적 보정
        A = A + torch.einsum('bhd,bhe->bhde', a_t, a_t) * \
            torch.exp(self.A_log).unsqueeze(0)

        return A

# RWKV-6 (기존): state_{t+1} = diag(w) * state_t + k_t * v_t^T
# -> 대각 행렬 곱: 각 차원이 독립적으로 decay
# -> TC0 범위 내: 유한 깊이로는 상태 추적 불가

# RWKV-7 (신규): state_{t+1} = A(x_t) * state_t + k_t * v_t^T
# -> A(x_t)는 입력 의존적 전이 행렬 (비대각)
# -> 차원 간 상호작용 가능: 상태 추적 문제 해결 가능
# -> TC0를 넘어서는 표현력

class RWKV7Block(nn.Module):
    """RWKV-7 기본 블록"""

    def __init__(self, d_model, n_heads):
        super().__init__()
        self.ln1 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.ln2 = nn.LayerNorm(d_model)
        self.time_mix = RWKV7_TimeMix(d_model, n_heads)
        self.channel_mix = RWKV7_ChannelMix(d_model)

    def forward(self, x, state=None):
        # Time Mixing (token 간 상호작용)
        h, state = self.time_mix(self.ln1(x), state)
        x = x + h

        # Channel Mixing (FFN 역할)
        x = x + self.channel_mix(self.ln2(x))

        return x, state


class RWKV7_ChannelMix(nn.Module):
    """채널 믹싱 (SwiGLU 변형)"""

    def __init__(self, d_model, expand=3.5):
        super().__init__()
        hidden = int(d_model * expand)
        self.W_key = nn.Linear(d_model, hidden)
        self.W_value = nn.Linear(hidden, d_model)
        self.W_gate = nn.Linear(d_model, hidden)

    def forward(self, x):
        k = self.W_key(x)
        v = self.W_value(torch.relu(k) ** 2)  # squared ReLU
        g = torch.sigmoid(self.W_gate(x))
        return v * g

class RWKV7_Inference:
    """추론 시 RNN 모드로 동작: 토큰당 O(d^2) 연산"""

    def __init__(self, model):
        self.model = model
        self.states = None  # [n_layers, n_heads, d_head, d_head]

    def generate_token(self, token_id):
        x = self.model.embed(token_id)

        for i, block in enumerate(self.model.blocks):
            x, self.states[i] = block(x.unsqueeze(0).unsqueeze(0),
                                       self.states[i])
            x = x.squeeze(0).squeeze(0)

        logits = self.model.head(self.model.ln_out(x))
        return logits

    # 메모리 사용량: 시퀀스 길이와 무관하게 상수!
    # Transformer: KV Cache가 O(n * d) 메모리 사용
    # RWKV-7: State가 O(d^2) 고정 메모리

# RWKV-7은 특히 다국어에서 뛰어난 성능
# 100+ 언어로 학습, 영어 외 언어에서 SOTA급

# 한국어/일본어/중국어 벤치마크에서
# 같은 크기 Transformer 대비 우수한 성능
# -> 다국어 토큰화 효율성 + 긴 컨텍스트 처리

# 시퀀스 길이별 추론 비용 비교
#
# Sequence Length | Transformer | RWKV-7
# 1K             | 1x          | 0.8x
# 4K             | 4x          | 0.8x
# 16K            | 16x         | 0.8x
# 64K            | 64x         | 0.8x
# 1M             | OOM         | 0.8x
#
# RWKV-7은 시퀀스 길이와 무관하게 일정한 비용!

# pip install rwkv torch transformers

from rwkv.model import RWKV
from rwkv.utils import PIPELINE

# 모델 로드
model = RWKV(
    model='/path/to/RWKV-7-World-3B',
    strategy='cuda fp16'  # GPU FP16
)

pipeline = PIPELINE(model, "rwkv_vocab_v20230424")

# 텍스트 생성
context = "Kubernetes VPA의 장점은"
result = pipeline.generate(
    context,
    token_count=200,
    temperature=0.8,
    top_p=0.9
)
print(result)

# RWKV-7 vLLM 서빙 (실험적 지원)
pip install vllm>=0.6.0

python -m vllm.entrypoints.openai.api_server \
  --model RWKV/rwkv-7-world-3b \
  --tokenizer RWKV/rwkv-7-world-3b \
  --dtype float16 \
  --max-model-len 32768

# RWKV-7 GGUF 모델 다운로드 후
ollama create rwkv7 -f Modelfile

# Modelfile 예시:
# FROM rwkv-7-world-3b-q4_k_m.gguf
# PARAMETER temperature 0.7
# PARAMETER num_ctx 32768

ollama run rwkv7

# RWKV-7이 적합한 시나리오:
# 1. 매우 긴 컨텍스트 처리 (100K+ 토큰)
# 2. 에지 디바이스 추론 (상수 메모리)
# 3. 다국어 서비스 (한국어/일본어/중국어 등)
# 4. 실시간 스트리밍 (토큰당 일정 시간)

# Transformer가 여전히 나은 시나리오:
# 1. 최대 성능이 필요할 때 (특히 영어)
# 2. 짧은 컨텍스트 (1K 이하)
# 3. 기존 생태계/도구 활용