最后更新 02-10-2024
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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。
主要功能:
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。
常见问题:
什么是 RWKV？
RWKV 是一种具有 Transformer 级大型语言模型高性能的 RNN（循环神经网络）。
RWKV 可以并行训练吗？
是的，RWKV 支持并行训练，类似于 GPT 模型，使其高效且省时。
RWKV 相对于传统 RNN 的主要优点是什么？
RWKV 在性能、快速推理、节省 VRAM、快速训练、处理“无限”上下文长度以及提供免费句子嵌入方面表现出色。
RWKV 中“无限”上下文长度意味着什么？
RWKV 的“无限”上下文长度是指它能够处理非常长的数据序列，而没有其他模型中的典型限制。
RWKV 如何融入语言建模领域？
RWKV 结合了 RNN 和 Transformer 的优点，使其成为执行需要理解和生成人类语言的任务的强大工具。
定价:
免费
标签:
RNN
Transformer-Level Performance
Parallelizable Training
VRAM Efficient
Infinite Context Length