RWKV是由 Peng Bo 受 AFT（Attention-Free Transformer）等語(yǔ)言模型啟發(fā)，設(shè)計(jì)并進(jìn)一步開發(fā)的一種大型語(yǔ)言模型（Large Language Model）。

RWKV的網(wǎng)站，大家可以去看看

RWKV Wiki - RWKV Wikirwkv-wiki.github.io/

 

RWKV的核心特點(diǎn)包括性能與效率，結(jié)構(gòu)創(chuàng)新，參數(shù)與擴(kuò)展性等幾個(gè)方面。

在性能與效率方面在訓(xùn)練期間使用類似Transformer的公式；

在結(jié)構(gòu)創(chuàng)新方面通過Time-mix和Channel-mix層的組合，以及distance encoding（距離編碼）的使用，實(shí)現(xiàn)了更高效的Transformer結(jié)構(gòu)；

在參數(shù)與擴(kuò)展性方面RWKV模型具有良好的可擴(kuò)展性，可以支持多達(dá)140億個(gè)參數(shù)，并且可以通過增加參數(shù)和數(shù)據(jù)來(lái)進(jìn)一步提升性能。

 

微軟office軟件中含有RWKV的編譯文件，甚至微軟可能會(huì)將RWKV 安裝到office應(yīng)用中，也為對(duì)應(yīng)的軟件安裝專屬的大模型，提高軟件的實(shí)用性和智能化水平，探索高效線性架構(gòu)，優(yōu)化計(jì)算機(jī)的內(nèi)存資源，也算是一種強(qiáng)強(qiáng)合作。

說到大模型，其實(shí)國(guó)內(nèi)還有很多好用的AI大模型，這里分享幾個(gè)好用的AI工具，可以幫你大幅度的提高辦公和學(xué)習(xí)的效率。

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