RWKV: செயற்கை நுண்ணறிவு யுகத்தின் ஆண்ட்ராய்டாக மாறத் துடிக்கும் ஒரு சிறிய குழுவின் பெரிய மாதிரி

RWKV மாதிரி உருவாக்கம் மற்றும் புதுமை

தோற்றம் மற்றும் உந்துதல்

ஹாங்காங் பல்கலைக்கழகத்தில் இயற்பியல் பட்டம் பெற்ற பெங் போ என்பவரால் உருவாக்கப்பட்டது. செயற்கை நுண்ணறிவு மூலம் உருவாக்கப்பட்ட நாவல்கள் மற்றும் நீண்ட உரையை உருவாக்கும் சவாலில் அவர் கொண்டிருந்த ஆர்வத்தால் ஈர்க்கப்பட்டார்.

கட்டிடக்கலை புதுமை

டிரான்ஸ்ஃபார்மர் கட்டமைப்பை RNN ஆக மாற்றுகிறது, இது அனுமான சிக்கலை இருபடி நிலையிலிருந்து நேரியலுக்குக் குறைக்கிறது. திறமையான இணையான பயிற்சி மற்றும் சிறந்த அனுமான செயல்திறனை அடைகிறது.

சமூகம் மற்றும் ஆதரவு

திறந்த மூல சமூகத்தில் கவனத்தை ஈர்த்தது, ஸ்டெபிலிட்டி AI ஆல் ஆதரிக்கப்பட்டது. RWKV அறக்கட்டளையை உருவாக்கி, உலகளாவிய டெவலப்பர் சமூகத்தை ஈர்த்தது.

யுவான் இன்டெலிஜென்ட் OS மற்றும் வணிகமயமாக்கல்

நிறுவுதல் மற்றும் குழு

பெங் போவால் நிறுவப்பட்டது, CTO லியு சியோ, COO காங் கிங் மற்றும் இணை நிறுவனர் லோ சுவான் ஆகியோர் அடங்கிய குழுவுடன். தற்போது ஏழு பேர் கொண்ட குழு, சிறந்த அடிப்படை மாதிரிகளைப் பயிற்றுவிப்பதிலும், முதல் சுற்று நிதியுதவியைப் பெறுவதிலும் கவனம் செலுத்துகிறது.

வணிக உத்தி

RWKV ஐச் சுற்றி ஒரு சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை உருவாக்குவதன் மூலம் "செயற்கை நுண்ணறிவு யுகத்தின் ஆண்ட்ராய்டாக" மாற இலக்கு கொண்டுள்ளது. தரவு தனியுரிமை கவலைகளை நிவர்த்தி செய்ய செங்குத்து தொழில் மாதிரி நன்றாக ட்யூனிங் மற்றும் உள்ளூர் வரிசைப்படுத்தலில் ஈடுபடுகிறது.

டெர்மினல் வரிசைப்படுத்தல்

கிளவுட் அடிப்படையிலான API களுடன் தாமதம், செலவு மற்றும் தரவு பாதுகாப்பு சிக்கல்கள் காரணமாக இறுதி சாதனங்களில் மாதிரிகளை இயக்குவதன் முக்கியத்துவத்தை வலியுறுத்துகிறது. மொபைல் சாதனங்கள் மற்றும் சிறப்பு சிப்கள் உட்பட பல்வேறு வன்பொருள் தளங்களை ஆதரிக்க திட்டமிட்டுள்ளது.

செயல்திறன் மற்றும் மதிப்பீடு

உண்மையான பயனர் மதிப்பீடுகள்

LMSYS இன் வாராந்திர புதுப்பிக்கப்பட்ட லீடர்போர்டில் RWKV இன் ரேவன்-14B மாதிரி போட்டித்தன்மையுடன் தரவரிசைப்படுத்தப்பட்டது. சாட்போட் அரங்கில் சிறப்பாக செயல்பட்டது, ஆனால் MT-பெஞ்ச் மற்றும் MMLU போன்ற பணி அடிப்படையிலான அளவுகோல்களில் பலவீனங்களைக் காட்டியது.

பிற மாதிரிகளுடன் ஒப்பீடு

சாட்ஜிஎல்எம் போன்ற மாதிரிகளுடன் போட்டியிடுகிறது, உரையாடல் காட்சிகளில் பலம் காட்டுகிறது, ஆனால் பணி பொதுமைப்படுத்தலில் பலவீனங்களைக் காட்டுகிறது.

எதிர்கால வாய்ப்புகள் மற்றும் சவால்கள்

சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு மேம்பாடு

மூன்றாம் தரப்பு பயன்பாடுகள் மற்றும் வன்பொருள் ஒருங்கிணைப்புக்கான ஒரு பெரிய சுற்றுச்சூழல் அமைப்பை உருவாக்க இலக்கு கொண்டுள்ளது. சிப் உற்பத்தியாளர்கள் மற்றும் கிளவுட் தளங்களுடன் இணைந்து பெஞ்ச்மார்க் கிளையண்டுகளை உருவாக்குகிறது.

பயன்பாட்டு மேம்பாட்டில் சவால்கள்

செயல்திறன் மேம்பாடுகளுக்கு அப்பாற்பட்ட புதுமையான பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதில் சிரமம். வெற்றிகரமான தயாரிப்பு மேம்பாட்டிற்கான தொழில்நுட்ப எல்லைகள் மற்றும் சந்தை இயக்கவியலைப் புரிந்துகொள்வதன் முக்கியத்துவம்.

முக்கிய கருத்துக்கள் விளக்கப்பட்டுள்ளன

டிரான்ஸ்ஃபார்மர் முதல் RNN மாற்றம்

RWKV இன் புதுமையான அணுகுமுறை அனுமானத்தின் கணக்கீட்டு சிக்கலை O(T^2) இலிருந்து O(T) ஆகக் குறைக்கிறது, இது நீண்ட உரை செயலாக்கத்திற்கு மிகவும் திறமையானதாக ஆக்குகிறது.

இறுதி பக்க மாதிரி வரிசைப்படுத்தல்

கிளவுட் API கள் மூலம் இல்லாமல் சாதனங்களில் நேரடியாக AI மாதிரிகளை இயக்குவது, தாமதம், செலவு மற்றும் தரவு தனியுரிமை சிக்கல்களை நிவர்த்தி செய்கிறது.

திறந்த மூல மற்றும் சமூகம் சார்ந்த மேம்பாடு

மாதிரியின் திறந்த மூல இயல்பு, மென்பொருள் உலகில் லினக்ஸ் போன்ற சமூக பங்களிப்புகள் மற்றும் பரவலான தத்தெடுப்புக்கு அனுமதிக்கிறது.

RWKV, பெங் போவால் உருவாக்கப்பட்டது, டிரான்ஸ்ஃபார்மரை RNN ஆக மாற்றுவதன் மூலம் AI மாதிரி கட்டமைப்பில் ஒரு குறிப்பிடத்தக்க புதுமையைக் குறிக்கிறது, இதனால் அனுமான செலவுகள் மற்றும் நினைவக பயன்பாடு குறைகிறது. இந்த மாதிரி திறந்த மூல சமூகத்தில் ஈர்ப்பைப் பெற்றுள்ளது மற்றும் யுவான் இன்டெலிஜென்ட் OS க்கான அடித்தளமாகும், இது "செயற்கை நுண்ணறிவு யுகத்தின் ஆண்ட்ராய்டாக" மாற இலக்கு கொண்டுள்ளது. டெர்மினல் வரிசைப்படுத்தல் மற்றும் சுற்றுச்சூழல் அமைப்பு மேம்பாடு ஆகியவற்றில் கவனம் செலுத்துவது, பல்வேறு தொழில்களில் AI மாதிரிகள் எவ்வாறு பயன்படுத்தப்படுகின்றன என்பதில் RWKV புரட்சியை ஏற்படுத்தும் திறனைக் எடுத்துக்காட்டுகிறது. இருப்பினும், மாதிரியின் திறன்களை உண்மையிலேயே மேம்படுத்தும் பயன்பாடுகளை உருவாக்குவதிலும், வளர்ந்து வரும் தொழில்நுட்ப மற்றும் சந்தை நிலப்பரப்புகளைப் புரிந்துகொள்வதிலும் சவால்கள் உள்ளன.