ModRWKV: Transformer Multimodality in Linear Time

📄 arXiv: 2505.14505v1 📥 PDF

作者: Jiale Kang, Ziyin Yue, Qingyu Yin, Jiang Rui, Weile Li, Zening Lu, Zhouran Ji

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-05-20

💡 一句话要点

提出ModRWKV，一种基于RWKV7的线性时间复杂度多模态Transformer框架。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 多模态学习 线性时间复杂度 RWKV RNN 多模态融合 预训练模型 异构模态编码器

📋 核心要点

  1. 现有方法主要依赖于Transformer架构，计算复杂度高，限制了多模态LLM的效率。
  2. ModRWKV基于线性复杂度的RWKV7架构，通过解耦的多模态编码器实现高效的多模态信息融合。
  3. 实验表明，ModRWKV在多模态任务中表现出竞争力，并能通过预训练权重初始化加速训练。

📝 摘要（中文）

目前，大多数多模态研究都基于具有二次复杂度Transformer架构的大型语言模型（LLMs）。虽然像RNN这样的线性模型具有较低的推理成本，但它们的应用主要限于纯文本模态。本文探讨了现代RNN架构在多模态环境中的能力。我们提出了ModRWKV，一个解耦的多模态框架，它建立在RWKV7架构之上，作为其LLM骨干，通过动态适应的异构模态编码器实现多源信息融合。我们在ModRWKV中设计了极其轻量级的多模态模块，并通过广泛的实验，确定了一种在性能和计算效率之间实现最佳平衡的配置。ModRWKV利用RWKV7 LLM的预训练权重进行初始化，这显著加速了多模态训练。与不同预训练检查点的比较实验进一步表明，这种初始化在增强模型理解多模态信号的能力方面起着至关重要的作用。在大量实验的支持下，我们得出结论，现代RNN架构为多模态大型语言模型（MLLM）领域中的Transformer提供了一种可行的替代方案。此外，我们通过系统的探索确定了ModRWKV架构的最佳配置。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大多数多模态研究依赖于Transformer架构，而Transformer架构的计算复杂度是二次方的，这限制了其在资源受限场景下的应用。此外，虽然RNN等线性模型具有较低的推理成本，但它们在多模态领域的应用还不够广泛。因此，需要一种既能处理多模态数据，又能保持较低计算复杂度的模型。

核心思路：ModRWKV的核心思路是利用现代RNN架构（RWKV7）的线性时间复杂度优势，构建一个高效的多模态框架。通过解耦的多模态编码器，将不同模态的信息进行有效融合，并利用预训练的RWKV7权重进行初始化，加速多模态训练过程。

技术框架：ModRWKV是一个解耦的多模态框架，以RWKV7作为LLM骨干。其主要流程包括：1) 使用异构模态编码器对不同模态的输入进行编码；2) 将编码后的信息输入到RWKV7模型中进行融合和处理；3) 使用轻量级的多模态模块进行信息交互和融合；4) 利用预训练的RWKV7权重进行初始化。

关键创新：ModRWKV的关键创新在于将线性复杂度的RWKV7架构应用于多模态领域，并设计了轻量级的多模态模块，实现了在性能和计算效率之间的平衡。此外，利用预训练权重进行初始化，显著加速了多模态训练过程，并提高了模型对多模态信号的理解能力。

关键设计：ModRWKV的关键设计包括：1) 动态可适应的异构模态编码器，用于处理不同模态的输入；2) 轻量级的多模态模块，用于信息交互和融合；3) 利用预训练的RWKV7权重进行初始化；4) 通过实验探索，确定了在性能和计算效率之间实现最佳平衡的架构配置。具体的参数设置、损失函数和网络结构等细节在论文中进行了详细描述（未知）。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

该研究通过实验证明，基于RWKV7的ModRWKV架构在多模态任务中表现出竞争力，并且能够通过预训练权重初始化显著加速训练过程。与不同的预训练检查点进行比较，进一步验证了预训练初始化在提升模型理解多模态信号能力方面的关键作用。具体的性能数据和对比基线在论文中进行了详细描述（未知）。

🎯 应用场景

ModRWKV具有广泛的应用前景，例如在智能助手、自动驾驶、医疗诊断等领域，可以处理图像、文本、语音等多种模态的信息，从而提供更全面、准确的决策支持。该研究为多模态LLM的发展提供了一种新的思路，有望推动相关技术的进步。

📄 摘要（原文）

Currently, most multimodal studies are based on large language models (LLMs) with quadratic-complexity Transformer architectures. While linear models like RNNs enjoy low inference costs, their application has been largely limited to the text-only modality. This work explores the capabilities of modern RNN architectures in multimodal contexts. We propose ModRWKV-a decoupled multimodal framework built upon the RWKV7 architecture as its LLM backbone-which achieves multi-source information fusion through dynamically adaptable heterogeneous modality encoders. We designed the multimodal modules in ModRWKV with an extremely lightweight architecture and, through extensive experiments, identified a configuration that achieves an optimal balance between performance and computational efficiency. ModRWKV leverages the pretrained weights of the RWKV7 LLM for initialization, which significantly accelerates multimodal training. Comparative experiments with different pretrained checkpoints further demonstrate that such initialization plays a crucial role in enhancing the model's ability to understand multimodal signals. Supported by extensive experiments, we conclude that modern RNN architectures present a viable alternative to Transformers in the domain of multimodal large language models (MLLMs). Furthermore, we identify the optimal configuration of the ModRWKV architecture through systematic exploration.