In den letzten Jahren hat sich die LLM-Technologie (Large-Scale Language Model) rasant weiterentwickelt und es sind nacheinander verschiedene Modelle entstanden. Dieser Artikel konzentriert sich auf die neuesten Fortschritte des RNN-Modells Eagle7B und der RWKV-Architektur bei der Herausforderung der Dominanz des Transformer-Modells. Eagle7B schneidet bei mehrsprachigen Benchmarks gut ab und reduziert die Inferenzkosten erheblich, während die RWKV-Architektur die Vorteile von RNN und Transformer kombiniert, um eine mit GPT vergleichbare Leistung zu erzielen. Diese Durchbrüche haben neue Möglichkeiten für die Technologie der künstlichen Intelligenz eröffnet und auch einen Richtungswechsel in der Entwicklungsrichtung der LLM-Technologie in der Zukunft eingeläutet.
Mit dem Aufkommen großer Modelle stellt das RNN-Modell Eagle7B die Dominanz von Transformer in Frage. Das Modell erzielt eine überlegene Leistung bei mehrsprachigen Benchmarks und reduziert gleichzeitig die Inferenzkosten um ein Dutzendfaches. Das Team setzt sich für den Aufbau inklusiver künstlicher Intelligenz ein, unterstützt 25 Sprachen auf der ganzen Welt und deckt 4 Milliarden Menschen ab. Die Bedeutung der Datenskalierung für die Verbesserung der Modellleistung wird immer wichtiger und die Architektur muss effizienter und skalierbarer sein. Durch die Einführung der Vorteile von RNN und Transformer erreicht die RWKV-Architektur eine Leistung auf GPT-Niveau und eröffnet neue Möglichkeiten für die Technologie der künstlichen Intelligenz.Das Aufkommen der Eagle7B- und RWKV-Architektur markiert das Aufkommen neuer Konkurrenten und technischer Wege im Bereich groß angelegter Sprachmodelle und bietet mehr Möglichkeiten für die Entwicklung künstlicher Intelligenz in der Zukunft. Sie erzielen nicht nur Durchbrüche bei der Leistung, sondern, was noch wichtiger ist, sie tragen zur Kostensenkung und Verbesserung der Skalierbarkeit bei, was für die Popularisierung und Anwendung der Technologie der künstlichen Intelligenz von großer Bedeutung ist. Wir freuen uns auf weitere ähnliche Innovationen in der Zukunft.