更先進的功能,無注意力大模型Eagle7B:基于RWKV,推理成本降低10-100 倍,另一個工具包使得大模型推理性能加速達40倍(附詳細代碼使用舉例)。
在 AI 賽道中,與動輒上千億參數的模型相比,最近,小模型開始受到大家的青睞。比如法國 AI 初創公司發布的 Mistral-7B 模型,其在每個基準測試中,都優于 Llama 2 13B,并且在代碼、數學和推理方面也優于 LLaMA 1 34B。
Eagle7B是一種先進的AI模型,具有以下特點和功能:
基于RWKV架構:Eagle7B采用創新的RWKV-v5架構,其參數數量達到了75.2億。這種架構具有線性變換器的特點,使得推理成本降低了10-100倍。通過優化計算效率,Eagle7B在處理大模型任務時表現優異。
低推理成本:盡管Eagle7B是一個龐大的模型,但它仍能保持低推理成本。這意味著在進行模型推理時,能夠節省時間和計算資源,提高效率。相比傳統Transformer模型,Eagle7B具有更高的推理速度和更低的資源消耗。
節能環保:Eagle7B是目前世界上最環保的7B模型之一。它采用了高效的計算方式,使得每個標記的能耗更低,減少了對能源的開銷。這使得Eagle7B在AI領域具有較高的可持續性和環境友好性。
多語言能力:Eagle7B在訓練過程中使用了超過100種語言的1.1萬億個標記數據。它在處理多語言任務方面表現出色,并具有較好的跨語言理解能力。這使得Eagle7B成為處理全球范圍內多語言數據的強大工具。