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随着大模型的崛起,RNN模型Eagle7B挑战了Transformer的霸主地位。该模型在多语言基准测试中表现卓越,同时推理成本降低数十倍。通过不断探索和创新,人工智能技术将更好地为人类社会和个体提供服务。
人们普遍认为RNN是无法并行化的,因为其本质上的序列特性:其状态依赖于前一状态。这使得人们难以用长序列来训练RNN。从图中可以看到,使用DEER方法时的验证准确度图表与使用序列方法时的很相近。