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隨著大模型的崛起,RNN模型Eagle7B挑戰(zhàn)了Transformer的霸主地位。該模型在多語言基準(zhǔn)測(cè)試中表現(xiàn)卓越,同時(shí)推理成本降低數(shù)十倍。通過不斷探索和創(chuàng)新,人工智能技術(shù)將更好地為人類社會(huì)和個(gè)體提供服務(wù)。
人們普遍認(rèn)為RNN是無法并行化的,因?yàn)槠浔举|(zhì)上的序列特性:其狀態(tài)依賴于前一狀態(tài)。這使得人們難以用長序列來訓(xùn)練RNN。從圖中可以看到,使用DEER方法時(shí)的驗(yàn)證準(zhǔn)確度圖表與使用序列方法時(shí)的很相近。