RWKV 是一种创新的深度学习网络架构,它将 Transformer 与 RNN 各自的优点相结合,同时实现高度并行化训练与高效推理,时间复杂度为线性复杂度,在长序列推理场景下具有优于 Transformer 的性能潜力。 RWKV-v5 架构模型能力指标接近 Llama2,但推理成本降低 2~10 倍,训练成本降低 2~3 倍。 如上图所示,对比 RWKV-v...
具体实现,可以看https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV/blob/main/rwkv_pip_package/src/rwkv/model.py的这个函数,很简单: defatt_one_v5_1(self,x,sx,s,ln_w,ln_b,lx_w,lx_b,k_mix,v_mix,r_mix,g_mix,t_decay,t_first,kw,vw,rw,gw,ow,kmx,krx,kmy,kry,vmx,vrx,vmy,vry,rmx,rrx,rm...
不同模型在英语上的性能通过 12 个基准来判别,包括常识性推理和世界知识。 从结果可以再次看出 RWKV 从 v4 到 v5 架构的巨大飞跃。v4 之前输给了 1T token 的 MPT-7b,但 v5 却在基准测试中开始追上来,在某些情况下(甚至在某些基准测试 LAMBADA、StoryCloze16、WinoGrande、HeadQA_en、Sciq 上)它可以超过 ...
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,已经在始智AI wisemodel.cn开源社区发布。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Mistral,英文性能看齐LlaMa2。RWKV-v5架构模型能力指标接近Llama...
根据公布的测试结果，对比众多同为7B参数的模型，RWKV-5 7B的多语言表现处于领先地位，英文性能获巨大提升。目前的英文性能测试中，Mistral-7B模型和Llama2模型表现较好，为了跨越Llama2性能线并接近Mistral性能线，RWKV团队表示将额外投入1T tokens语料继续训练RWKV-v5模型。RWKV的公开资料显示，RWKV是一种创新的深度...
而这个Kernel的原始实现则对应这里的Python公式:https://github.com/BlinkDL/RWKV-CUDA/blob/main/wkv5/run.py#L67-L87 在这里插入图片描述 但需要注意的是,在真正的模型实现中,这里的state是需要更新的全局变量而非local的。由于这个函数有一个循环会在T的维度上进行迭代,而T是序列长度是可变的,所以这里需要...
相比RWKV-v4架构，使用相同训练数据集的情况下，RWKV-v5多语言能力大幅提升，整体提升约4%。在与同为7B参数模型的对比中，RWKV-5 7B的多语言表现处于领先地位。官方介绍，RWKV模型在7B参数模型独立基准测试中，是最环保、最节能的人工智能模型/架构（基于每个token输出）。其能源效率源于线性Transformer...
RWKV-V5的构想和改进计划也已在近日公布,相信在可预见的未来,大语言模型的结构选择除了transformer,也将会有完全由国人设计的RWKV的一席之地。 阅读更多内容请查看“机器翻译学堂” 关于机器翻译学堂 机器翻译学堂是一个以机器翻译为核心的学习平台。面向所有的自然语言处理、机器学习等领域的学习者,分享论文解读、学习...
此外,RWKV-v5架构模型能力指标接近Llama2,但推理成本降低2~10倍,训练成本降低2~3倍。这意味着RWKV-5-World 7B模型在保持高性能的同时,还大大降低了成本,为实际应用提供了更多可能性。 RWKV-5-World 7B模型在实际应用中也具有广阔的前景。由于其高性能和低成本的特点,该模型可以广泛应用于自然语言处理、图像...
22 changes: 22 additions & 0 deletions 22 RWKV-v5/cuda/wkv5_op.cpp Original file line numberDiff line numberDiff line change @@ -0,0 +1,22 @@ #include <torch/extension.h> #include "ATen/ATen.h" typedef at::BFloat16 bf16; void cuda_forward(int B, int T, int C, int H, ...