RWKV
新一代大模型架构，超越 Transformer。
- 出色的性能：RWKV 结合了 RNN 与 Transformer 的优点，提供了高效的推理和训练性能，使得用户可以在多种任务中快速取得优秀结果。
- 快速训练：RWKV 的架构设计允许用户以更快的速度训练模型，大大缩短了模型的开发周期，提升了研究与应用的效率。
- 节省 VRAM：由于其独特的设计，RWKV 能够在较低的显存使用情况下运行，适合资源有限的开发环境。
- 无限上下文长度：RWKV 支持 ' 无限 ' 的上下文长度，能够处理长文本输入，极大提升了自然语言处理任务的能力。
- 免费句嵌入：RWKV 提供免费的句嵌入功能，便于开发者和研究者进行文本分析和相似度计算，降低了使用门槛。
- 多语言支持：RWKV 能够支持多种语言和编码，确保全球用户能够无障碍使用，促进了技术的普及。
- 开源社区活跃：RWKV 拥有强大的开源社区支持，开发者可以方便地进行研究、开发和应用，形成良好的生态圈。
产品详情
RWKV 是一种革新的深度学习架构，结合了 RNN 和 Transformer 的最佳特性。它提供出色的性能，快速的推理和训练，并且不依赖自注意力机制，节省 VRAM，支持 ' 无限 ' 的上下文长度。RWKV 在多个语言和编码中表现出色，成为全球开发者的热门选择，推动了开源大语言模型的进步。
