0x2. 将RWKV-4-World-3B部署在Apple M2上 在mac上部署和cuda上部署并没有太大区别,主要是编译relax和mlc-llm的时候编译选项现在要选Metal而不是cuda了。我建议最好是在一个anconda环境里面处理编译的问题,不要用系统自带的python环境。 在编译relax的时候需要同时打开使用Metal和LLVM选项,如果系统没有LLVM可以先...
训练进度 30%(即,只看了 0.3T tokens)的 RWKV-5 World v2 1.6B 就全面超过 RWKV-4 World v1 1.6B。稍后补充 3B 和 7B 的测试数据。 某公司实测(4 CHNtuned 是 4 额外再加中文语料微调,比 5 训练用的中文数据多得多): 下载链接: RWKV-5 和 RWKV-4 的主要区别,可用一张图说明: 具体实现,可以...
由于RWKV5迭代到了第5个版本,后续希望能支持RWKV5的模型,当然也可以寻求新的优化机会提升解码速度。 0x1. 踩坑 之前写这篇文章MLC-LLM 部署RWKV World系列模型实战(3B模型Mac M2解码可达26tokens/s)的时候发现android app在初始化的时候一直会卡住,即使换成官方编译的app也是如此,所以提了issue之后就放弃了。现在...
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-4-World is the best model: generation & chat & code in 100+ world languages, with the best English zero-shot & in-context learning ability too. RWKV pip package: https://pypi.org/project/rwkv/ os.environ["RWKV_JIT_ON"] = '1' os.environ["RWKV_CUDA_ON"] = '0' # if ...
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...
在选择题形式的 MMLU 测试上,RWKV-7-2.9B 模型得分为54.56%。作为对比,上一版本的 RWKV-6-World-3B-V2.1 模型 MMLU 评分是32.38%。 Tips RWKV-7-2.9B 基底模型的性能提升完全通过常规训练实现,未针对任何测试进行“优化”,也没有采取退火或 post-training 等优化策略。
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。
RWKV 5 Time Mixing的改动主要就在这个Time Mixing模块了,对应paper里面下面这一页: 在这里插入图片描述 这里的最大的改进应该是现在的计算是分成了H = self.n_head个头,然后每个头的计算结果都被存到了state里。相比于RWKV-4,这种改进可以类比于Transformer的单头自注意力机制改到多头注意力机制。 0x4. RWKV...