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| Token Shift | 2026-06-18 | 2026-06-18 | concept |
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Token Shift
定义
Token Shift(Token 偏移)是 RWKV 系列架构独有的时间混合技巧:通过将当前 token 与前一个 token 的表示做线性混合,让模型以极低成本获取局部时序信息,而不依赖显式位置编码或卷积。
机制
x_shifted = α ⊙ x_t + (1 - α) ⊙ x_{t-1}
其中 α 是可学习的逐通道混合系数。这个操作在 RWKV 每一层的时间混合(Time Mixing)模块中执行。
设计哲学
RWKV 不显式使用位置编码(Transformer)或卷积核(Hyena/H3),而是通过 token shift 这种最小侵入的时序注入方式:
- 仅需保存前一 token 的表示(O(d) 而非 O(n))
- 不引入额外参数层
- 提供局部上下文感知,全局依赖由 WKV/Delta 循环状态完成
在 RWKV-7 中
RWKV-7 继承了 token shift 机制,但将其与 generalized-delta-rule 配合使用——shift 提供局部时序,Delta 状态提供全局记忆。两者互补:shift 负责"相邻 token 之间的平滑",Delta 负责"远距离的联想和状态追踪"。
相关概念
- wkv-time-mixing — Token shift 所在的时间混合模块
- rwkv — 使用 token shift 的全系列架构
- generalized-delta-rule — RWKV-7 的全局记忆机制
- peng-rwkv7
参考
- RWKV-4 (Peng et al., 2023) — 首次引入 token shift
- peng-rwkv7 (Peng et al., 2025)