正在训练RWKV-5World v2 1.6/3/7B 多语言模型(支持世界所有100+语言,同时代码能力也强),测试性能如下: 从前的 RWKV-4 World v1 和Pythia相当,现在大家都升级了,所以我们也升级。 从趋势看,训练完成 100% 的 RWKV-5 World v2 1.6B 英文能力(avg%)可达 62% 的 SOTA 水准。 同时,它的多语言能力(xavg...
HuggingFace中RWKV5模型的Linear Attention Naive实现在https://huggingface.co/RWKV/rwkv-5-world-1b5/blob/main/modeling_rwkv5.py#L62-L84,贴一下这段代码。 def rwkv5_linear_attention_cpu(receptance, key, value, time_decay, time_first, state): input_dtype = receptance.dtype # For CPU fallba...
RWKV-5 World v2 3B Demo: https://huggingface.co/spaces/BlinkDL/RWKV-Gradio-2 RWKV GUI https://github.com/josStorer/RWKV-Runner with one-click install and API Download all RWKV model weights: https://huggingface.co/BlinkDL RWKV pip package: https://pypi.org/project/rwkv/ os.environ...
RWKV-5 is multi-head and here shows one head. There is also a LayerNorm for each head (hence actually GroupNorm). RWKV-4 with real-valuedk&v&u&wRWKV-5 with matrix-valuedk†v&u&wy0r0uk0v0uk0r0(uk0†v0)y1r1uk1v1+k0v0uk1+k0r1(uk1†v1+k0†v0)y2r2uk2v2+k1v1+wk0...
Use .jsonl format for your data (see https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-5-world for formats). Use https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM/blob/main/RWKV-v5/make_data.py to tokenizer it using World tokenizer into binidx, suitable for finetuning World models. Rename the base checkpoint in...
Use .jsonl format for your data (see https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-5-world for formats). Use https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM/blob/main/RWKV-v5/make_data.py to tokenizer it using World tokenizer into binidx, suitable for finetuning World models. Rename the base checkpoint in...
RWKV是一种具有Transformer级别LLM性能的RNN,也可以像GPT Transformer一样直接进行训练(可并行化)。它是100%无注意力的。您只需要在位置t处的隐藏状态来计算位置t+1处的状态。您可以使用“GPT”模式快速计算“RNN”模式的隐藏状态。
HuggingFace中RWKV5模型的Linear Attention Naive实现在 https://huggingface.co/RWKV/rwkv-5-world-1b5/blob/main/modeling_rwkv5.py#L62-L84 ,贴一下这段代码。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 def rwkv5_linear_attention_cpu(receptance, key, value, time_decay, time_first, stat...
梳理RWKV 4,5(Eagle),6(Finch)架构的区别以及个人理解和建议 RWKV 模型保姆级微调教程 另外,本文使用了PyTorch Profiler TensorBoard 插件来做程序的性能分析,感兴趣的小伙伴可以在系统调优助手,PyTorch Profiler TensorBoard 插件教程 获取到详细的教程。 0x1. 瓶颈是什么 RWKV6 推理 Prefill 阶段的性能瓶颈就在于...
} {"meta": {"ID": 102}, "text": "Hello\nWorld"} {"meta": {"ID": 103}, "text": "1+1=2\n1+2=3\n2+2=4"} generated by code like this: ss = json.dumps({"meta": meta, "text": text}, ensure_ascii=False) out.write(ss + "\n") Towards RWKV-5 (just to record...