En los últimos años, la tecnología de modelos de lenguaje a gran escala (LLM) se ha desarrollado rápidamente y han surgido varios modelos uno tras otro. Este artículo se centrará en los últimos avances del modelo RNN Eagle7B y la arquitectura RWKV para desafiar el dominio del modelo Transformer. Eagle7B funciona bien en pruebas comparativas en varios idiomas y reduce significativamente los costos de inferencia, mientras que la arquitectura RWKV combina las ventajas de RNN y Transformer para lograr un rendimiento comparable al de GPT; Estos avances han brindado nuevas posibilidades a la tecnología de inteligencia artificial y también presagiaron un cambio en la dirección del desarrollo de la tecnología LLM en el futuro.
Con el surgimiento de modelos grandes, el modelo RNN Eagle7B desafía el dominio de Transformer. El modelo logra un rendimiento superior en pruebas comparativas en varios idiomas y al mismo tiempo reduce los costos de inferencia decenas de veces. El equipo se compromete a crear inteligencia artificial inclusiva, admitir 25 idiomas en todo el mundo y abarcar a 4 mil millones de personas. La importancia de la escala de datos para mejorar el rendimiento del modelo se ha vuelto cada vez más destacada y la arquitectura debe ser más eficiente y escalable. Al introducir las ventajas de RNN y Transformer, la arquitectura RWKV logra un rendimiento de nivel GPT y brinda nuevas posibilidades a la tecnología de inteligencia artificial.La aparición de la arquitectura Eagle7B y RWKV marca la aparición de nuevos competidores y rutas técnicas en el campo de los modelos de lenguaje a gran escala, lo que brinda más posibilidades para el desarrollo de la inteligencia artificial en el futuro. No solo logran avances en el rendimiento, sino que, lo que es más importante, contribuyen a reducir costos y mejorar la escalabilidad, lo cual es de gran importancia para la popularización y aplicación de la tecnología de inteligencia artificial. Esperamos que surjan más innovaciones similares en el futuro.