RWKV-LM 对比 ChatGPT Plugins
在 RWKV-LM 和 ChatGPT Plugins 的对决中,哪个 AI Large Language Model (LLM) 工具夺冠?我们审查功能、替代品、赞成票、评论、定价等等。
当我们把 RWKV-LM 和 ChatGPT Plugins 放在一起时,哪一个会成为胜利者?
如果我们要分析RWKV-LM和ChatGPT Plugins,两者都是AI驱动的large language model (llm)工具,我们会发现什么? 赞成票数有利于ChatGPT Plugins,使其成为明显的赢家。 ChatGPT Plugins的赞成票数为 15,而 RWKV-LM 的赞成票数为 6。
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RWKV-LM

什么是 RWKV-LM?
RWKV 是一种基于 RNN 的创新语言模型,可提供 Transformer 级大型语言模型 (LLM) 的卓越性能。 RNN 简单性与变压器效率的显着融合创建了一个高度并行化的模型,类似于 GPT 模型。 RWKV 不仅推理速度快,而且训练速度快,同时内存效率高,从而节省了宝贵的 VRAM。
它支持“无限”上下文长度,使其能够无缝处理非常长的数据序列。此外,用户还可以从免费的句子嵌入功能中受益,从而增强其在各种自然语言处理应用程序中的实用性。作为 Apache-2.0 许可项目,它作为 GitHub 上的公共存储库,邀请协作和持续开发。
ChatGPT Plugins

什么是 ChatGPT Plugins?
Openai遵循迭代的部署理念,作为这种方法的一部分,它正在逐渐发布Chatgpt插件。此逐步发布的目的是研究插件的实际使用,评估其影响,并确定可能出现的任何安全性和一致性挑战。正确实现这些方面的正确性是至关重要的。
自CHATGPT推出以来,用户表示有兴趣访问插件,许多开发人员正在尝试类似的想法。 OpenAI最初是将插件推向一小部分用户,并计划在学习更多信息时逐渐增加访问权限。经过Alpha期之后,想要将插件集成到其产品中的API用户也将可以访问。 Openai很高兴建立一个将有助于塑造人类互动范式的未来的社区。
邀请候补名单的开发人员可以使用OpenAI的文档来构建用于Chatgpt的插件。创建插件后,它将在语言模型显示的提示符中列出,以及指示如何使用每个模型的文档。第一组插件是由Expedia,Fiscalnote,Instacart,Kayak,Klarna,Milo,Opentable,Opentable,Shopify,Slack,Speak,Wolfram和Zapier创建的。
RWKV-LM 赞同数
ChatGPT Plugins 赞同数
RWKV-LM 顶级功能
出色的性能: 在更紧凑的 RNN 架构中提供变压器级 LLM 性能。
快速推理: 专为快速响应而设计,使其适合实时应用程序。
VRAM 节省: 经过优化,可在不影响效率的情况下利用更少的 VRAM。
快速训练: 能够快速训练,减少开发稳健模型所需的时间。
无限上下文长度: 可容纳极长的序列,为处理大量数据提供灵活性。
ChatGPT Plugins 顶级功能
实时信息访问:插件使 ChatGPT 能够访问最新信息,使其更加有用和信息丰富。
计算能力:直接在聊天中执行计算或运行代码片段,增强解决问题的能力。
第三方服务交互:与 Expedia、FiscalNote 或 Instacart 等服务交互,扩大 ChatGPT 可以协助的任务范围。
社区建设:OpenAI 旨在建立一个开发者和用户社区,通过插件塑造人机交互的未来。
逐步推出:采用谨慎的推出方法来研究现实世界的使用、影响和安全性,确保负责任地部署这一新功能。
RWKV-LM 类别
- Large Language Model (LLM)
ChatGPT Plugins 类别
- Large Language Model (LLM)
RWKV-LM 定价类型
- Free
ChatGPT Plugins 定价类型
- Freemium