AI交流(进群备注:RWKV-LM)

RWKV-LM是一种基于RNN的新架构,具有较低的计算复杂度(线性时间而非像Transformer那样的二次方时间)和恒定空间占用(无需KV缓存)。相比Transformer,它在上下文长度增加时内存使用呈线性增长,且计算需求更低。
RWKV-LM的特点:
- 1. 线性时间计算复杂度
- 2. 恒定空间占用(无需KV缓存)
- 3. 上下文长度增加时内存使用呈线性增长
- 4. 相比Transformer,计算需求更低
RWKV-LM的功能:
- 1. 本地部署,用于资源高效的语言建模
- 2. 研究与开发高效的神经网络架构
- 3. 低资源机器学习模型的实验
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