arXiv:2412.10856v4 Announce Type: replace 
Abstract: To deploy LLMs on resource-contained platforms such as mobile robots and smartphones, non-transformers LLMs have achieved major breakthroughs. Recently, a novel RNN-based LLM family, Repentance Weighted Key Value (RWKV) has shown strong computational efficiency; nevertheless, RWKV models still have high parameter counts which limited their deployment. In this paper, we propose a suite of compression techniques, ranging from model architecture optimizations to post-training compression, tailored to the RWKV architecture. Combined, our techniques reduce the memory footprint of RWKV models by 3.4x -- 5x with only negligible degradation in accuracy; compared to transformer LLMs with similar accuracy, our models require 4x less memory footprint.

تعتبر التطورات الأخيرة في نموذج Repentance Weighted Key Value (RWKV) مثيرة لمستقبل الذكاء الاصطناعي، خاصة للأجهزة ذات الموارد المحدودة مثل الروبوتات المحمولة والهواتف الذكية. قدم الباحثون تقنيات ضغط مبتكرة تقلل بشكل كبير من عدد معلمات النموذج، مما يجعل من الممكن نشر هذه النماذج اللغوية القوية في التكنولوجيا اليومية. لا يعزز هذا التطور الكفاءة الحسابية فحسب، بل يفتح أيضًا آفاقًا جديدة لدمج الذكاء الاصطناعي المتقدم في تطبيقات متنوعة، مما يمثل خطوة ملحوظة إلى الأمام في هذا المجال.

Los recientes avances en el modelo Repentance Weighted Key Value (RWKV) son emocionantes para el futuro de la IA, especialmente para dispositivos con recursos limitados como robots móviles y smartphones. Los investigadores han introducido técnicas de compresión innovadoras que reducen significativamente el número de parámetros del modelo, lo que hace que su implementación sea más factible en la tecnología cotidiana. Este desarrollo no solo mejora la eficiencia computacional, sino que también abre nuevas posibilidades para integrar IA avanzada en diversas aplicaciones, lo que representa un paso importante en el campo.

Les récentes avancées du modèle Repentance Weighted Key Value (RWKV) sont passionnantes pour l'avenir de l'IA, en particulier pour les appareils à ressources limitées comme les robots mobiles et les smartphones. Les chercheurs ont introduit des techniques de compression innovantes qui réduisent considérablement le nombre de paramètres du modèle, rendant son déploiement plus réalisable dans la technologie quotidienne. Ce développement améliore non seulement l'efficacité computationnelle, mais ouvre également de nouvelles possibilités d'intégration de l'IA avancée dans diverses applications, ce qui constitue une avancée notable dans le domaine.

The recent advancements in the Repentance Weighted Key Value (RWKV) model are exciting for the future of AI, especially for resource-constrained devices like mobile robots and smartphones. Researchers have introduced innovative compression techniques that significantly reduce the model's parameter count, making it more feasible to deploy these powerful language models in everyday technology. This development not only enhances computational efficiency but also opens up new possibilities for integrating advanced AI into various applications, making it a noteworthy step forward in the field.

RWKV-edge: Deeply Compressed RWKV for Resource-Constrained Devices

arXiv:2601.07957v1 Announce Type: new 
Abstract: Maize disease classification plays a vital role in mitigating yield losses and ensuring food security. However, the deployment of traditional disease detection models in resource-constrained environments, such as those using smartphones and drones, faces challenges due to high computational costs. To address these challenges, we propose LWMSCNN-SE, a lightweight convolutional neural network (CNN) that integrates multi-scale feature extraction, depthwise separable convolutions, and squeeze-and-Excitation (SE) attention mechanisms. This novel combination enables the model to achieve 96.63% classification accuracy with only 241,348 parameters and 0.666 GFLOPs, making it suitable for real-time deployment in field applications. Our approach addresses the accuracy--efficiency trade-off by delivering high accuracy while maintaining low computational costs, demonstrating its potential for efficient maize disease diagnosis on edge devices in precision farming systems.

LWMSCNN-SE هو شبكة عصبية تلافيفية خفيفة الوزن مقترحة حديثًا لتصنيف أمراض الذرة بكفاءة، حيث تحقق دقة تصل إلى 96.63% مع متطلبات حسابية منخفضة، مما يجعلها مناسبة للنشر على الأجهزة الطرفية مثل الهواتف الذكية والطائرات بدون طيار.

LWMSCNN-SE es una nueva red neuronal convolucional ligera propuesta para la clasificación eficiente de enfermedades del maíz, logrando una precisión del 96.63 % con requisitos computacionales mínimos, lo que la hace adecuada para su implementación en dispositivos de borde como teléfonos inteligentes y drones.

LWMSCNN-SE est un nouveau réseau de neurones convolutifs léger proposé pour la classification efficace des maladies du maïs, atteignant une précision de 96,63 % avec des exigences computationnelles minimales, ce qui le rend adapté au déploiement sur des appareils en périphérie tels que les smartphones et les drones.

LWMSCNN-SE is a newly proposed lightweight convolutional neural network designed for efficient maize disease classification, achieving 96.63% accuracy with minimal computational requirements, making it suitable for deployment on edge devices like smartphones and drones.

RWKV-edge: Deeply Compressed RWKV for Resource-Constrained Devices

Was this article worth reading? Share it

LucidQuery AI

Pageradar

Ronin8 Technologies

LCW

Langtail

LangWatch

Ready to build your own newsroom?