新模型Eagle和Finch 此次更新的RWKV，共包含6个模型，分别是：4个Eagle（RWKV-5）模型：分别为0.4B、1.5B、3B、7B参数大小；2个Finch（RWKV-6）模型：分别是1.6B、3B参数大小。Eagle通过使用多头矩阵值状态（而非向量值状态）、重新构造的接受态和额外的门控机制，改进了从RWKV-4中学习到的架构和学习衰减...
举个例子:这个 state 文件是基于 RWKV-6-World-7B-v2.1 模型微调而来,那么你在 RWKV Runner 或 Ai00 等工具中必须启动 RWKV-6-World-7B-v2.1 模型,挂载的 state 文件才会生效。 我们正在准备 RWKV state tuning 的教程,很快会为大家呈现! RWKV 的 MMLU 数据 社区开发者在 FP16 下测试了 RWKV-6-Wor...
2024 年 1 月 28 日,RWKV 开源基金会宣布开源 RWKV-5-World 7B 模型。 据介绍,“RWKV-5-World 7B” 是 RWKV 第五代架构 7B 参数大模型,也是 RWKV 迄今为止多语言性能最强的开源大模型。根据性能评测数据显示,在 100% attention-free 和只训练 1.1T tokens 的前提下,RWKV-5 7B 模型的多语言性能超过...
此次更新的RWKV,共包含6个模型,分别是: 4个Eagle(RWKV-5)模型:分别为0.4B、1.5B、3B、7B参数大小; 2个Finch(RWKV-6)模型:分别是1.6B、3B参数大小。 Eagle通过使用多头矩阵值状态(而非向量值状态)、重新构造的接受态和额外的门控机制,改进了从RWKV-4中学习到的架构和学习衰减进度。
4个Eagle(RWKV-5)模型:分别为0.4B、1.5B、3B、7B参数大小; 2个Finch(RWKV-6)模型:分别是1.6B、3B参数大小。 Eagle通过使用多头矩阵值状态(而非向量值状态)、重新构造的接受态和额外的门控机制,改进了从RWKV-4中学习到的架构和学习衰减进度。
RWKV-6-World-7B-v2.1的MMLU为42.8%RWKV-6-World-7B-v2.1的MMLU为47.9% MQAR关联记忆评测 MQAR(Multi-QueryAssociativeRecall)多查询关联记忆 关联记忆(AR)是⼀项设计来模拟⼈类如何建⽴联系并提取信息的合成任务。 随着任务中序列⻓度的延⻓,其难度也随之上升 ...
由于RWKV-5 系列模型最大只有 7B 参数,我们选择了 RWKV-4 14B 模型作为纵向对比。 可以看到,相比于此前发布的 RWKV-4 14B 模型,RWKV-6-World 14B 的英文性能和多语言性能都获得巨大提升。 RWKV-6-World-14B 模型的性能改进,大大得益于从 RWKV-4 到 RWKV-6 的架构改进,有关 RWKV-6 架构的优化细节...
在这样的背景下,RWKV开源基金会于2024年1月28日宣布开源了RWKV-5-World 7B模型,这一模型被誉为最环保、最节能的AI模型,引起了广泛关注。 RWKV-5-World 7B模型是RWKV第五代架构7B参数大模型,也是RWKV迄今为止多语言性能最强的开源大模型。该模型在相同参数大小(7B)的模型独立基准测试中表现出色,以每个token...
2025 年 2 月 11 日,RWKV 基金会正式发布 RWKV-7-World-2.9B-V3 模型(以下简称 RWKV-7-2.9B)。RWKV-7-2.9B 模型基于 RWKV World V3 数据集训练。无论是模型评测还是实际体验,RWKV-7-2.9B 都超越了上一代 RWKV-6-7B 模型。 英文和多语言测评 ...
https://modelscope.cn/models/Blink_DL/rwkv-6-world/file/view/master?fileName=RWKV-x060-World-7B-v2.1-20240507-ctx4096.pth&status=2 下载后以cuda fp16i8 -> cuda fp16 *1策略直接运行,没有问题; 以同样的策略转换,然后切换至转换完毕的量化模型,以同样策略运行,最后会报错: {"detail":"failed ...