简介:

首个无需注意力机制的7B大规模模型

功能:

无需注意力机制即可处理任意长度的序列

在单个24GB GPU上即可运行,无需增加存储

生成新token的耗时与上下文大小无关

使用约5500GT数据进行训练,包含精炼的网络数据和高质量的技术数据

在多个基准测试中表现优异,与现有SoTA模型竞争

支持Hugging Face生态系统中的APIs,易于集成和使用

需求人群:

"Falcon Mamba模型适合需要处理大规模语言模型的研究者和开发者,尤其是在需要处理大量数据和长序列的场景中。它的优势在于能够提供与现有顶尖模型相媲美的性能,同时克服了传统注意力机制模型在处理大型序列时的局限性。"

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