В последние годы технология крупномасштабных языковых моделей (LLM) быстро развивалась, и одна за другой появлялись различные модели. В этой статье основное внимание будет уделено последним достижениям модели RNN Eagle7B и архитектуры RWKV в борьбе с доминированием модели Transformer. Eagle7B хорошо работает в многоязычных тестах и значительно снижает затраты на логические выводы, а архитектура RWKV сочетает в себе преимущества RNN и Transformer для достижения производительности, сравнимой с GPT; Эти прорывы открыли новые возможности для технологий искусственного интеллекта, а также ознаменовали изменение направления развития технологии LLM в будущем.
С появлением крупных моделей модель RNN Eagle7B бросает вызов доминированию Transformer. Модель обеспечивает превосходную производительность в многоязычных тестах, одновременно сокращая затраты на логические выводы в десятки раз. Команда стремится создать инклюзивный искусственный интеллект, поддерживая 25 языков по всему миру и охватывая 4 миллиарда человек. Важность масштабирования данных для повышения производительности модели становится все более очевидной, и архитектура должна быть более эффективной и масштабируемой. Благодаря преимуществам RNN и Transformer архитектура RWKV достигает производительности уровня GPT и открывает новые возможности для технологий искусственного интеллекта.Появление архитектуры Eagle7B и RWKV знаменует собой появление новых конкурентов и технических направлений в области крупномасштабных языковых моделей, предоставляющих больше возможностей для развития искусственного интеллекта в будущем. Они не только совершают прорывы в производительности, но, что более важно, способствуют снижению затрат и улучшению масштабируемости, что имеет большое значение для популяризации и применения технологий искусственного интеллекта. Мы с нетерпением ожидаем появления новых подобных инноваций в будущем.