RWKV和Mamba等recurrence类的模型真的能够击败transformer吗？

RWKV（Read-Write-Key-Value）和Mamba是基于递归（recurrence）的模型架构，提出为了解决传统Transformer模型在处理长序列时的一些问题如计算资源的大量需求和效率低下。递归型模型通常在计算上更加高效，具有处理长序列的潜力，因为它们能够维持一个持续状态，使得可以仅处理新数据而无需重新处理整个序列。

能否“击败”Transformer模型，需要根据不同的标准和应用场景来评估。

性能：如果从纯粹的性能，如准确性或任务完成度来看，Transformer仍然是目前很多NLP任务中的最佳选择，尤其是在大量数据集上训练后。

资源效率：在需要处理极长的序列，或者在资源受限的情况下，RWKV和Mamba这类模型可能更适用。递归模型在保持序列信息方面或许更加高效，而且节省资源，它们实现了一种随时间步骤处理输入的机制。

长期依赖问题：递归模型可能在处理长期依赖关系方面具有优势，因为它们能够维护一个迟暂的状态或上下文。

实践中的应用：在具体的实践应用中，RWKV和Mamba等递归模型是否能够取代Transformer还未有定论。Transformer在各种任务上已经建立起了强大的基线，而新模型需要经过广泛的测试和验证，才能证明其优越性。

特定任务适应性：对于某些特定的任务，RWKV和Mamba可能会表现得更好。例如，在处理那些特别强调序列时间连续性的任务时，递归模型可能会有更自然的优势。