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Fournit des conseils et des flux de travail pour RWKV, un hybride Transformer+RNN permettant une inférence en temps linéaire et un contexte pratiquement illimité pour les séquences longues et st
Instructions détaillées et flux de travail pour l'utilisation de RWKV (Receptance Weighted Key Value), un modèle hybride qui s'entraîne comme un Transformer mais infère comme un RNN, offrant une mémoire O(1) par jeton et un contexte pratiquement infini. Comprend les étapes d'installation, des exemples de code pour les modes GPT et RNN, des flux de travail pour la génération de texte, le traitement de contextes longs, le réglage fin (fine-tuning) et des comparaisons avec les Transformers standards.
Utilisez cette compétence lorsque vous devez : traiter des documents très longs ou des données en streaming avec une mémoire constante, construire des pipelines d'inférence économes en mémoire, affiner des modèles RWKV, ou comparer les approches RWKV et Transformer pour des tâches à contexte étendu. Idéal pour la recherche, l'optimisation de l'inférence en production et les déploiements à faible consommation de mémoire.
S'utilise idéalement avec des agents capables de coder (Claude Code, agents de style Copilot/Codex, ou tout agent pouvant exécuter des snippets Python et gérer la configuration d'environnement).
Cette compétence n'a pas encore été examinée par notre pipeline d'audit automatisé.
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