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原标题：RNN模型挑战Transformer霸权！1%成本性能比肩Mistral-7B，支持100+种语言
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关键字：模型,架构,英语,语言,数据文章来源：新智元
内容字数：5059字内容摘要：
新智元报道编辑：alan
【新智元导读】大模型内卷时代，也不断有人跳出来挑战Transformer的统治地位，RWKV最新发布的Eagle 7B模型登顶了多语言基准测试，同时成本降低了数十倍在大模型内卷的同时，Transformer的地位也接连受到挑战。
近日，RWKV发布了Eagle 7B模型，基于最新的RWKV-v5架构。
Eagle 7B在多语言基准测试中，击败了所有的同级别模型，在单独的英语测试中，也和表现最好的模型基本打平。
同时，Eagle 7B用的是RNN架构，相比于同尺寸的Transformer模型，推理成本降低了10-100倍以上，可以说是世界上最环保的7B模型。
由于RWKV-v5的论文可能要下个月才能发布，这里先奉上RWKV的论文，——也是第一个扩展到数百亿参数的非Transformer架构。
论文地址：https://arxiv.org/pdf/2305.13048.pdf
这篇工作已被EMNLP 2023录用，我们可以看到论文的作者来自不同国家的顶尖高校、研究机构以及科技公司。
下面是Eagle 7B的官图，表示这只老鹰正在飞跃变形金刚。
Eagle 7BE原文链接：RNN模型挑战Transformer霸权！1%成本性能比肩Mistral-7B，支持100+种语言全球最多
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文章来源：新智元
作者微信：AI_era
作者简介：智能+中国主平台，致力于推动中国从互联网+迈向智能+新纪元。重点关注人工智能、机器人等前沿领域发展，关注人机融合、人工智能和机器人革命对人类社会与文明进化的影响，领航中国新智能时代。
