更先进的功能，无注意力大模型Eagle7B：基于RWKV，推理成本降低10-100 倍，另一个工具包使得大模型推理性能加速达40倍（附详细代码使用举例）。
在 AI 赛道中，与动辄上千亿参数的模型相比，最近，小模型开始受到大家的青睐。比如法国 AI 初创公司发布的 Mistral-7B 模型，其在每个基准测试中，都优于 Llama 2 13B，并且在代码、数学和推理方面也优于 LLaMA 1 34B。
Eagle7B是一种先进的AI模型，具有以下特点和功能：
基于RWKV架构：Eagle7B采用创新的RWKV-v5架构，其参数数量达到了75.2亿。这种架构具有线性变换器的特点，使得推理成本降低了10-100倍。通过优化计算效率，Eagle7B在处理大模型任务时表现优异。
低推理成本：尽管Eagle7B是一个庞大的模型，但它仍能保持低推理成本。这意味着在进行模型推理时，能够节省时间和计算资源，提高效率。相比传统Transformer模型，Eagle7B具有更高的推理速度和更低的资源消耗。
节能环保：Eagle7B是目前世界上最环保的7B模型之一。它采用了高效的计算方式，使得每个标记的能耗更低，减少了对能源的开销。这使得Eagle7B在AI领域具有较高的可持续性和环境友好性。
多语言能力：Eagle7B在训练过程中使用了超过100种语言的1.1万亿个标记数据。它在处理多语言任务方面表现出色，并具有较好的跨语言理解能力。这使得Eagle7B成为处理全球范围内多语言数据的强大工具。
