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在Transformer时代重塑RNN，RWKV将非Transformer架构扩展到数百亿参数
Transformer 模型在几乎所有自然语言处理（NLP）任务中都带来了革命，但其在序列长度上的内存和计算复杂性呈二次方增长。相比之下，循环神经网络（RNNs）在内存和计算需求上…
Transformer 模型在几乎所有自然语言处理（NLP）任务中都带来了革命，但其在序列长度上的内存和计算复杂性呈二次方增长。相比之下，循环神经网络（RNNs）在内存和计算需求上…
