RWKV-LM 对比 GPT-4
在 RWKV-LM 和 GPT-4 的对决中，哪个 AI Large Language Model (LLM) 工具是冠军？我们评估定价、替代品、赞成票、功能、评论等等。
如果你必须在 RWKV-LM 和 GPT-4 之间做出选择，你会选择哪一个？
当我们检查RWKV-LM和GPT-4时，两者都是AI启用的large language model (llm)工具，我们会发现什么独特的特征？ 用户已经明确表示了他们的偏好，GPT-4在赞成票中领先。 GPT-4有 9 个赞成票，而 RWKV-LM 有 6 个赞成票。
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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。
GPT-4
什么是 GPT-4?
GPT-4是Openai在扩大深度学习方面努力的最新里程碑。
GPT-4是一个大型的多模式模型（接受图像和文本输入，发射文本输出），尽管在许多现实世界中，虽然比人类的能力较低，但在各种专业和学术基准中都表现出人级的性能。例如，它通过模拟的律师考试，其得分围绕着考试者的前10％。相比之下，GPT-3.5的得分约为底部的10％。我们花了6个月的时间使用对抗性测试计划和CHATGPT的课程将GPT-4的迭代对准4，从而在事实，可管道性和拒绝外出护栏方面取得了我们最好的结果（尽管远非完美）。
GPT-4比以往任何时候都更具创造力和协作性。它可以在创意和技术写作任务上生成，编辑和迭代，例如创作歌曲，写剧本或学习用户的写作方式。
RWKV-LM 赞同数
GPT-4 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。
GPT-4 顶级功能
未列出顶级功能RWKV-LM 类别
- Large Language Model (LLM)
GPT-4 类别
- Large Language Model (LLM)
RWKV-LM 定价类型
- Free
GPT-4 定价类型
- Freemium