RQ3:当 RWKV 模型被训练用于开源二次 transformer 无法高效处理的上下文长度时,增加 RWKV 的参数是否能够获得更好的语言建模损失? 首先是回答 RQ1 和 RQ2 问题,从图 4 可以看出,在六个基准测试中(Winogrande、PIQA、ARC-C、ARC-E、LAMBADA 和 SciQ),RWKV 与开源二次复杂度 transformer 模型 Pythia、OPT ...
图4 不同参数量RWKV-7的“大海捞针”测试结果,图(a)(b)模型分别为RWKV7-World3-1.5B和RWKV7-World3-3B,均是在4096上下文长度下训练的,而图(c)(d)中则是在128K上下文数据集微调后模型测试的结果 线性模型的长文本能力经常被人怀疑,其中一个经典测试就...
实验表明,与具有相同参数和训练token数量的传统transformer架构(Pythia、OPT、BLOOM、GPT-Neo)相比,RWKV在六个基准测试(Winogrande、PIQA、ARC-C、ARC-E、LAMBADA和SciQ)上均具有竞争力。RWKV甚至在四项任务中超越了Pythia和GPT-Neo. 图:零样本表现:横轴是参数数量,竖轴是准确率 并且,增加上下文长度会导致Pile上的...
这听起来有点抽象,但我们可以把它想象成一个 " 聪明的学生 " 在学习和适应环境的过程。QKV-softmax-attention(常见于 transformer 模型),它的做法是把所有 " 问题 - 答案 " 对放在一起,然后通过比较新问题 q 和每个 " 问题 " k 的相似度,来决定答案是什么。就像小学生每次考试前,把课本里的所有题目都翻...
新架构的设计进步包括多头矩阵值状态(multi-headed matrix-valued states)和动态递归机制(dynamic recurrence mechanism),这些改进提高了RWKV模型的表达能力,同时保持RNN的推理效率特征。 不走Transformer寻常路,魔改RNN的国产新架构RWKV,有了新进展: 提出了两种新的RWKV架构,即Eagle(RWKV-5)和Finch(RWKV-6)。
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举个RWKV代码中的例子void cuda_forward(int B, int T, int C, float *w, float *u, float *...
INT4/INT5/INT8 and FP16 inference on CPU for RWKV language model - rwkv.cpp/CMakeLists.txt at master · RWKV/rwkv.cpp
This project providesa C library rwkv.handa convinient Python wrapperfor it. RWKV is a novel large language model architecture,with the largest model in the family having 14B parameters. In contrast to Transformer withO(n^2)attention, RWKV requires only state from previous step to calculate ...
在计算机科学与软件工程领域,[RWKV]( (Read-Write Key-Value) 是一种常见的数据存储技术。它基于键值对的方式存储数据,并支持读取和写入操作。本文将从浅入深介绍 RWKV 的原理及相关概念。 基本概念 在深入探讨 RWKV 原理之前,我们先了解一些基本概念: - 数据存储:用于保存和获取数据的机制。 - 键值对:一种...