研究人员探索了线性 RNN (LRNN) 作为语言模型，注意到它们的表达能力和并行性。一篇新论文将 LRNN 与算术电路联系起来，通过表明它们类似于对数深度电路来解释它们的并行性质，这与可以解决更复杂问题的非线性 RNN 不同。这项理论工作确定了不同 LRNN 变体之间的表达能力差异，并为设计平衡表达能力和并行性的 LLM 架构奠定了基础。 AI
影响 为设计平衡表达能力和并行性的 LLM 架构提供了理论基础。
排序理由 学术论文发表在 arXiv 上，详细介绍了关于 RNN 架构的理论发现。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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