RWKV是由 Peng Bo 受 AFT（Attention-Free Transformer）等語言模型啟發(fā)，設(shè)計并進一步開發(fā)的一種大型語言模型（Large Language Model）。
RWKV的網(wǎng)站，大家可以去看看
RWKV Wiki - RWKV Wikirwkv-wiki.github.io/
RWKV的核心特點包括性能與效率，結(jié)構(gòu)創(chuàng)新，參數(shù)與擴展性等幾個方面。
在性能與效率方面在訓練期間使用類似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，實現(xiàn)了更高效的Transformer結(jié)構(gòu)；
在參數(shù)與擴展性方面RWKV模型具有良好的可擴展性，可以支持多達140億個參數(shù)，并且可以通過增加參數(shù)和數(shù)據(jù)來進一步提升性能。
微軟office軟件中含有RWKV的編譯文件，甚至微軟可能會將RWKV 安裝到office應(yīng)用中，也為對應(yīng)的軟件安裝專屬的大模型，提高軟件的實用性和智能化水平，探索高效線性架構(gòu)，優(yōu)化計算機的內(nèi)存資源，也算是一種強強合作。
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