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 RW
在RWKV5的prefill阶段,会调用一个新的CUDA Kernel:https://github.com/BlinkDL/ChatRWKV/blob/main/rwkv_pip_package/src/rwkv/model.py#L465-L497。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...
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。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...
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...
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...
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。
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, ...
RWKV社区在Huggingface上放了rwkv-4-world和rwkv-5-world相关的一系列模型,见:https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-world & https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-5-world ,然而这些模型的格式是以PyTorch的格式进行保存的即*.pt文件,并没有将其转换为标准的Huggingface模型。后来了解到这里还有一个问题是...
RWKV-v5架构和线性变压器的全新时代已经到来 - 这是当今开源领域中最强大的多语言模型。 Eagle和Finch:具有矩阵值状态和动态循环的RWKV 我们介绍了Eagle(RWKV-5)和Finch(RWKV-6),它们是在RWKV(RWKV-4)架构的基础上改进的序列模型。我们的架构设计进步包括多头矩阵值状态和动态循环机制,这些机制在保持RNN的推断...
RWKV-5 "Eagle" 7B:在多语言方面击败了Mistral-7B,在英语方面达到了Llama2-7B的水平,同时它是一个100%无注意力机制的循环神经网络,并且只使用了1.1T个标记进行训练。你可以通过这个链接查看RWKV-5