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RWKV
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简介
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。
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产品特色
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。
使用教程
访问 RWKV 的官方网站，下载所需的模型文件。
根据具体任务的需求，选择合适的模型参数进行配置。
按照文档中的说明，设置模型环境，确保所有依赖项均已安装。
加载 RWKV 模型，并使用提供的 API 进行输入数据的处理。
运行模型，观察输出结果并进行必要的后处理。
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