RWKV-7 "Goose" アーキテクチャ分析 — Transformerを超える線形時間モデル

# Standard Attention: O(n^2) 時間、O(n) メモリ
# output = softmax(Q @ K^T / sqrt(d)) @ V

# Linear Attention: O(n) 時間、O(d^2) メモリ（定数）
# output = (Q @ (K^T @ V)) -- 行列積の順序変更

# RWKV-7: O(n) 時間、O(d^2) メモリ（定数）
# + Dynamic State Evolutionで表現力を最大化

# TC0限界の例：状態追跡（state tracking）問題
# 入力：「Aは部屋1にいる。Aは部屋2に移動する。Bは部屋1にいる。Aはどこにいる？」
# TC0モデルはこのような状態変化の追跡が理論的に不可能

import torch
import torch.nn as nn

class RWKV7_TimeMix(nn.Module):
    """RWKV-7の核心：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

        # 入力依存パラメータ生成器
        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パラメータ
        self.w_decay = nn.Parameter(torch.randn(n_heads, self.d_head))

        # State evolution matrix学習パラメータ
        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：核心的革新
            # 従来：state = decay * state + k^T @ v（固定decay）
            # RWKV-7：state = A(x_t) @ state + k^T @ v（動的遷移行列）

            # 入力依存の遷移行列
            A_t = self._compute_transition(a[:, t], state)

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

            # Output計算
            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):
        """入力に応じて遷移行列を動的に生成"""
        # a_t: [B, H, D] - 現在の入力から導出された遷移パラメータ
        # これがRWKV-7がTC0を超える鍵
        decay = torch.exp(-torch.exp(self.w_decay))
        A = decay.unsqueeze(-1) * torch.eye(
            self.d_head, device=a_t.device
        ).unsqueeze(0)

        # 入力依存の補正
        A = A + torch.einsum('bhd,bhe->bhde', a_t, a_t) * \
            torch.exp(self.A_log).unsqueeze(0)

        return A

# RWKV-6（従来）：state_{t+1} = diag(w) * state_t + k_t * v_t^T
# -> 対角行列積：各次元が独立にdecay
# -> TC0範囲内：有限深度では状態追跡不可

# RWKV-7（新規）：state_{t+1} = A(x_t) * state_t + k_t * v_t^T
# -> A(x_t)は入力依存の遷移行列（非対角）
# -> 次元間の相互作用が可能：状態追跡問題を解決可能
# -> TC0を超える表現力

class RWKV7Block(nn.Module):
    """RWKV-7基本ブロック"""

    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（トークン間の相互作用）
        h, state = self.time_mix(self.ln1(x), state)
        x = x + h

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

        return x, state


class RWKV7_ChannelMix(nn.Module):
    """チャネルミキシング（SwiGLU変形）"""

    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:
    """推論時はRNNモードで動作：トークンあたりO(d^2)演算"""

    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

    # メモリ使用量：シーケンス長と無関係に定数！
    # Transformer：KV Cacheが O(n * d) メモリ使用
    # RWKV-7：Stateが O(d^2) 固定メモリ

# RWKV-7は特に多言語で優れた性能を発揮
# 100以上の言語で学習、英語以外の言語でSOTA級

# 韓国語・日本語・中国語のベンチマークで
# 同サイズのTransformerを上回る性能
# -> 多言語トークン化の効率性 + 長コンテキスト処理

# シーケンス長別の推論コスト比較
#
# 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-7はシーケンス長に関係なく一定のコスト！

# pip install rwkv torch transformers

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

# モデルロード
model = RWKV(
    model='/path/to/RWKV-7-World-3B',
    strategy='cuda fp16'  # GPU FP16
)

pipeline = PIPELINE(model, "rwkv_vocab_v20230424")

# テキスト生成
context = "Kubernetes VPAの利点は"
result = pipeline.generate(
    context,
    token_count=200,
    temperature=0.8,
    top_p=0.9
)
print(result)

# RWKV-7 vLLMサービング（実験的サポート）
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モデルをダウンロード後
ollama create rwkv7 -f Modelfile

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

ollama run rwkv7

# RWKV-7が適しているシナリオ：
# 1. 非常に長いコンテキスト処理（100K以上のトークン）
# 2. エッジデバイス推論（定数メモリ）
# 3. 多言語サービス（韓国語・日本語・中国語など）
# 4. リアルタイムストリーミング（トークンあたり一定時間）

# Transformerがまだ優れているシナリオ：
# 1. 最大性能が必要な場合（特に英語）
# 2. 短いコンテキスト（1K以下）
# 3. 既存のエコシステム・ツールの活用