RWKV 该架构经过精心简化和优化，可以转换为 RNN。除此此外，为使 RWKV 性能媲美 GPT，还额外使用了许多技巧，例如 TokenShift 和 SmallInitEmb (使用的完整技巧列表在 官方 GitHub 仓库的 README 中 说明)。对于 RWKV 的训练，现有的项目仓库可以将参数量扩展到 14B，并且迭代修了 RWKV-4 的一些训练问题，...
也就是说,RWKV-6中相当于kv cache的部分,是一个固定大小的 8MB 的 state。 重要的是,RWKV算子可以写成递归形式,这样RWKV可以变成RNN,具体代码见https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV/blob/main/RWKV_v6_demo.py。 def time_mixing(self, x, state, i:int, x_maa, w_maa, k_maa, v_maa, r_maa...
参考链接：[1]https://x.com/RWKV_AI/status/1831000938120917336[2]https://github.com/RWKV/rwkv.cpp
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代码:https://github.com/RWKV/RWKV-LM 模型:https://huggingface.co/RWKV 论文地址:https://arxiv.org/abs/2503.14456 1. 引言 自回归Transformer模型(如Vaswani等人于2023年提出的模型)近年来在序列建模任务中占据了主导地位,得益于其softmax注意力机制,这些模型在上下文处理和并行训练方面表现出色。然而,softma...
首先需要克隆代码到本地。也可以到你的服务器上面。git clone https://github.com/josStorer/RWKV-Runner执行上面这个命令，然后到RWKV-Runner这个目录下面。进行启动服务，启动服务使用python ./backend-python/main.py这个命令来启动。我这边启动遇到一个报错。Traceback (most recent call last): File "RWKV-...
RWKV是一个专注于将RNN和Transformer架构结合的开源语言模型项目,目标是提供兼具记忆能力和并行计算优势的创新模型。RWKV模型在自然语言处理(NLP)领域有着广泛应用,尤其在长文本处理、生成式对话和语言理解任务中表现出色。该项目托管于GitHub,使用Python和PyTorch进行开发,涉及深度学习与NLP领域。
代码地址:https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM 模型内世界持续拟合外世界的想法并不罕见,实际上LSTM模型提出者于尔根·施密德胡伯(Juergen Schmidhuber)在很多年前就提出过,他称为 fast weights。学者们基于该思想做出了诸多脑科学、人工智能领域优秀研究。那么,...
在ImageNet-1K 验证上,MAE 预训练进一步提升了 VRWKV 的性能,显示了其从稀疏输入和掩膜图像建模中受益的能力,增加了 top-1 精度。 论文地址: https://arxiv.org/abs/2403.02308 代码 https://github.com/OpenGVLab/Vision-RWKV 作者:Andrew Lukyanenko·...