Ollama 运行 RWKV 模型在RWKV gguf 模型文件夹下打开终端,并执行 ollama create 命令:ollama create rwkv-6-world-1.6b-Q8_0 -f Modelfile将`ollama create` 后面的模型名称改成你本地的 RWKV 模型,与 `Modelfile` 中的模型名称保持一致。
title: Ollama 推理教程 - RWKV推理 description: 本教程将介绍如何使用 Ollama 运行 RWKV 模型推理,并与模型聊天对话。 keywords: Ollama RWKV,RWKV Ollama教程,怎么在Ollama中使用RWKV模型 --- import { Callout } from 'nextra/components' Ollama 是一个简单易用的开源本地大语言模型运行框架,支持在个...
ollama 为RWKV添加支持Not sure if this RNN counts as a LLM, but if so would be nice to hav...
另一方面，卷积神经网络（CNNs）只擅长捕捉局部模式，在处理长程依赖方面还很欠缺，而这对于许多序列处理任务至关重要。Transformer 模型由于其处理局部和长程依赖关系的能力以及可并行化训练的特点而成为一个强大的替代方案，如 GPT-3、ChatGPT、GPT-4、LLaMA 和 Chinchilla 等都展示了这种架构的能力，推动了自然语言...
Transformer 模型由于其处理局部和长程依赖关系的能力以及可并行化训练的特点而成为一个强大的替代方案,如 GPT-3、ChatGPT、GPT-4、LLaMA 和 Chinchilla 等都展示了这种架构的能力,推动了自然语言处理领域的前沿。尽管取得了这些重大进展,Transformer 中固有的自注意力机制带来了独特的挑战,主要是由于其二次复杂度造成的...
值得注意的是,图3中除RWKV系列模型,其他均为全注意力模型,可以看到,在MMLU这一指标上,RWKV-7并不逊于SmolLM2、Llama3.2这两个非常优秀的模型。考虑到训练RWKV-7使用的数据量远少于其他模型,可以认为RWKV-7这一RNN模型在MMLU这一之前RNN一直劣于Transformer的指标上不再有劣势,根据图中不同模型训练符元量与...
Transformer 模型由于其处理局部和长程依赖关系的能力以及可并行化训练的特点而成为一个强大的替代方案,如 GPT-3、ChatGPT、GPT-4、LLaMA 和 Chinchilla 等都展示了这种架构的能力,推动了自然语言处理领域的前沿。尽管取得了这些重大进展,Transformer 中固有的自注意力机制带来了独特的挑战,主要是由于其二次复杂度造成的...
彭博：RWKV的短期目标是逐步成为开源模型的龙头，然后中期目标是取代Transformer。现在英文LLaMA、中文ChatGLM，大家都很认可。在同等参数量下，RWKV和这两个模型都是互有胜负的关系（有的能力更强，有的能力更弱）。我们会不断增强RWKV的能力。36氪：您对第一个目标的实现，有没有大概的时间预期？彭博：我相信...
元始智能彭博:要了解RWKV,得先从Transformer说起。目前主流大模型包括GPT、Llama这些,都是用的Transformer架构。 Transformer包含两个主要部分:随序列长度增加而变慢的attention机制,和速度显存恒定的FFN全连接网络。 Transformer的attention机制就像考试时候开卷查资料,每写一个字都要翻一遍书,KV cache越来越大,效率自然就...
因此,虽然RWKV还没有达到LLaMA2那样的60B+参数规模,但有了正确的支持/资源,它有可能以更低的成本和更大的环境实现这一目标,尤其是在模型趋向于更小、更高效的情况下。 如果效率对您的用例很重要,请考虑它。但这并不是最终的解决方案——健康的替代品仍然是关键。