无注意力大模型eagle7b

据介绍，英伟达工程师利用EAGLE-3技术训练的推测解码草稿模型，使得每秒生成的tokens（Token Per Second，TPS）达到 1000 TPS/user，这一数据在行业中具有划时代的意义。更令人振奋的是，整个系统在峰值吞吐配置下，能够达到每...

IBM Eagle（127 量子位，超导电路）的量子体积达 4096，在量子化学模拟中，可在 1 小时内完成传统超算需 3 个月的氨分子结构计算。中国本源量子的夸父 F2（硅自旋量子位，40nm），通过电子自旋共振技术，将量子比特保真度提升...

SpecEE的突破在于利用推测模型（如EAGLE）生成的候选词作为缩小的搜索空间。这个推测模型只占用原始模型约3%的内存和推理开销，训练也只需要约48小时。这就像是请了一个经验丰富的向导，快速告诉你几个最可能的方向，而不用...

首先，构建了基于秃鹰算法(bald eagle search，BES)优化的卷积神经网络(convolutional neural network，CNN)-双向长短时记忆网络(bi-directional long short-term memory，BiLSTM)-注意力机制(Attention)组合预测模型，对极端...

英伟达针对GEMM（通用矩阵乘法）、MoE（混合专家模型）及Attention（注意力）运算运用了FP8数据类型，旨在减小模型体积，并充分利用Blackwell Tensor Core技术所带来的高FP8吞吐量优势。如下表所示，采用FP8数据格式后，模型在...

需要强调的是，不同于传统的集成方法，模型融合和权重平均会得到一个单一模型，而不是维护多个分立的模型，如下图所示。权重平均和模型融合（左）和多数投票（majority voting）等传统集成方法（右） 传统上讲，权重平均涉及到...

【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...

在多语言基准测试中优于所有的 7B 类模型；在英语评测中，Eagle 7B 性能接近 Falcon(1.5T)、LLaMA2(2T)、Mistral；英语评测中与 MPT-7B(1T)相当；没有注意力的 Transformer。前面我们已经了解到 Eagle 7B 是基于 RWKV-v5 架构...

排第三的是安装于美国微软云的Eagle系统，这也是TOP500榜单上云系统取得的最高排名。日本超算系统富岳从上年的第二位移至第四位，欧洲最大的超算系统LUMI位列第五。据了解，中国已较长时间没有向TOP500提交新系统的测试结果，...

RWKV发布Eagle 7B，这是一种架构替代方案 Eagle 7B使用新颖的线性注意力机制，使其极其高效 Eagle 7B在1T令牌上训练，超越了许多其他基于7B Transformer的模型 标签：RWKV,Eagle 7B,Transformer模型 原文链接见文末/4[4] 5....