RWKV团队采用 Uncheatable Eval 方法——利用 2025 年 1 月之后的最新论文、新闻文章等实时数据，测试开源大语言模型的真实建模能力和泛化能力。评测结果显示，在同等参数规模的前沿模型中，RWKV-7 依然具备强竞争力，展现出优秀的适应性和泛化性能。团队正在训练数据更多的 RWKV7-G1 系列模型，目标是在这个榜单同样超越
从图1、图2和图3可以明显看出,RWKV-7在多语言性能上同规模表现最好,在英语性能上与同规模顶尖模型表现相当,同时训练所需算力和数据要少得多。图中,RWKV7-World3是使用RWKV的World3数据集训练出的模型,而RWKV7-Pile则是使用Pile数据集训练出...
https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM/tree/main/RWKV-v7 HF镜像站链接: https://hf-mirror.com/BlinkDL/rwkv-7-world 下载代码仓: git clone https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM 打开README看看安装条件: 这好像是训练模型的条件。但是推理应该也是至少要保持这么多的。 啥也别说,先创建conda环境 conda...
RWKV-V7 心理咨询对话微调案例 相关架构概述 在深度学习领域,RNN凭借其独特的循环结构,在处理序列数据时能有效捕捉时序依赖关系,然而其循环计算特性导致难以实现并行训练,大规模数据处理效率受限。Transformer则通过自注意力机制解决了并行训练难题,大幅提升训练效率,却在推理阶段面临长序列计算复杂度高的问题,资源消耗...
上周六下午,我有幸参加了 RWKV7 的线下交流会。RWKV 是一个很活跃的大语言模型开源架构,旨在替代 Transformer。创始人 Peng Bo 罕见地出现在了公众场合,和大家交流了一个多小时。 他多次说,想听听大家对人类学习机制的看法。我跳脱出来,从投资出发,问“市场经济可以看作是群体智能,AI也是一种智能,两者交互会怎么...
【WorldRWKV:用纯RWKV7架构实现任意模态训练推理,让模型轻松理解多种输入形式。亮点:1. 支持多种模态输入(如视觉、语音)并输出文本;2. 提供端到端跨模态推理能力;3. 性能卓越,如视觉问答准确率高达78.30%】 'WorldRWKV: Exploring RWKV7’s Understanding Capabilities of Any Modality in the World' ...
37 + static void rwkv_wkv_v7_impl(struct ggml_tensor * result, const struct ggml_tensor * src, int ith, int nth, void * userdata) { 38 + // const size_t T = result->ne[1]; 39 39 const size_t C = result->ne[0]; ...
GitHub 仓库:<https:///BlinkDL/RWKV-LM/tree/main/RWKV-v7> ️ 如果你也关注 AI 的发展现状,且对 AI 应用开发非常感兴趣,我会每日跟你分享最新的 AI 资讯和开源应用,也会不定期分享自己的想法和开源实例,欢迎关注我哦! 🥦微信公众号|搜一搜:蚝油菜花🥦...
RWKV-7 代码:https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM/tree/main/RWKV-v7 RWKV-7 模型(训练中):https://huggingface.co/BlinkDL/temp-latest-training-models/tree/main 详情查看: RWKV-7 预览版已发布,真正超越 attention 范式 RWKV-7 论文撰写面向社区开放 ...
• 更大的 RWKV7-G1 正在训练中 5. RWKV 社区活动 • RWKV 团队参加 NVDIA GTC 2025 7. RWKV 社区项目动态 • RWKV 端侧 APP 发布并开源 • 新项目:WorldRWKV(RWKV 多模态) • 新项目:RWKV-TTS(RWKV 文本转音频) RWKV 学术研究动态 ...