World 是通用多语言版(英文70%,英文能力最强,代码也强)。 World-CHNtuned 是在中文进一步微调版(中文增强,同时降低其它语言和代码能力)。 RWKV World 7B(炼了85%的模型的效果,还有几天炼完)用户截图(开头英文是用户自己写的prompt,内容和语法错误与我无关): 对比character.ai的效果: 其它语言: RWKV World 1....
最后，RWKV新架构引入了一种新的分词器RWKV World Tokenizer，和一个新数据集RWKV World v2，两者均用于提高RWKV模型在多语言和代码数据上的性能。其中的新分词器RWKV World Tokenizer包含不常见语言的词汇，并且通过基于Trie的贪婪匹配（greedy matching）进行快速分词。而新数据集RWKV World v2是一个新的多语言1...
2024 年 1 月 28 日,RWKV 开源基金会宣布开源 RWKV-5-World 7B 模型。 据介绍,“RWKV-5-World 7B” 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。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...
2024年7月19日,RWKV 开源基金会宣布正式向全球开源 RWKV-6-World 14B 模型。 RWKV-6-World 14B 是迄今最强的稠密纯 RNN 大语言模型。 在最新的性能测试中, RWKV-6-World 14B 模型英文性能相当于 Llama2 13b。此外,在同参数的模型评测中,RWKV-6-World 14B 的多语言性能显著最强,且支持全球100+种语言和...
然而,部署和优化RWKV World系列模型在实际应用中仍然面临一些挑战。其中,解码速度是一个关键因素,它直接影响到模型的实时性能和用户体验。本文将介绍如何使用MLC-LLM(Multi-Language and Collapse-based Language Model)部署RWKV World系列模型,并通过优化解码速度,达到每秒解码26个tokens的目标。我们将使用Mac M2芯片...
在本文中,我们将介绍如何使用MLC-LLM(Multi-Language Common Voice)部署RWKV World系列模型,并分享在Mac M2上解码速度可达26tokens/s的实战经验。我们将从准备环境、下载模型、导入模型、进行训练和推理等步骤进行详细阐述。准备环境首先,确保你的系统已经安装了Python和必要的库。你可以使用虚拟环境来管理你的项目依赖...
RWKV-4-World由香港大学物理系校友彭博研发并开源,结合了Transformer与RNN的优点,具备优秀的推理性能与效果。RWKV-4-World在100多种语言上进行训练,具备优秀的英语零样本与上下文学习能力。本文介绍了相关API。 接口描述 调用本接口,发起一次对话请求。 在线调试 平台提供了 API在线调试平台-示例代码 ,用于帮助开发者...
我的ChatRWKV 学习笔记和使用指南这篇文章是学习RWKV的第一步,然后学习了一下之后决定自己应该做一些什么。所以就在RWKV社区看到了这个将RWKV World系列模型通过MLC-LLM部署在各种硬件平台的需求,然后我就开始了解MLC-LLM的编译部署流程和RWKV World模型相比于MLC-LLM已经支持的Raven系列模型的特殊之处。
2025 年 2 月 11 日,RWKV 基金会正式发布 RWKV-7-World-2.9B-V3 模型(以下简称 RWKV-7-2.9B)。RWKV-7-2.9B 模型基于 RWKV World V3 数据集训练。无论是模型评测还是实际体验,RWKV-7-2.9B 都超越了上一代 RWKV-6-7B 模型。 英文和多语言测评 ...
2024年7月19日,RWKV 开源基金会宣布正式向全球开源 RWKV-6-World 14B 模型。 RWKV-6-World 14B 是迄今最强的稠密纯 RNN 大语言模型。在最新的性能测试中, RWKV-6-World 14B 模型英文性能相当于 Llama2 13b。此外…