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...
我们可以在本地通过上述代码分别运行CPU/GPU上的wkv-4-world-3b模型,当然这需要安装transformers和torch库。 0x2. 教程 下面展示一下在 https://github.com/BBuf/RWKV-World-HF-Tokenizer 做的自定义实现的RWKV world tokenizer的测试,RWKV world模型转换,检查lambda数据集正确性等的教程。
,包含将 RWKV world tokenizer 实现为 Huggingface 版本,实现 RWKV 5.0 的模型,提供模型转换脚本,Lambda数据集ppl正确性检查工具 等等。 0x1. 效果 以RWKV/rwkv-4-world-3b 为例,下面分别展示一下CPU后端和CUDA后端的执行代码和效果。 CPU from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer model =...
MLC-LLM的编译部署流程在MLC-LLM的官方文档已经比较详细了,但这部分有一些隐藏的坑点需要你去发现,比如现在要支持的RWKV-World模型它的Tokenizer是自定义的,并不是Huggingface的格式,这就导致我们不能使用MLC-LLM去直接编译这个模型,也不能使用预编译好的MLC-LLM二进制库去运行这个模型了。另外,在编译MLC-LLM仓库之...
#!/bin/bash set -x cd scripts python convert_rwkv_checkpoint_to_hf.py --repo_id BlinkDL/rwkv-4-world \ --checkpoint_file RWKV-4-World-0.1B-v1-20230520-ctx4096.pth \ --output_dir ../rwkv4-world4-0.1b-model/ \ --tokenizer_file /Users/bbuf/工作目录/RWKV/RWKV-World-HF-...
5. RWKV World Tokenizer 在语言建模中，标记化（Tokenization）很重要，因为它会影响 token 之间的学习...
rwkv_world_v5_model_batch scripts .gitignore README.md README_zh.md run_hf_world_model_on_cpu.py run_hf_world_model_on_gpu.py rwkv_tokenizer.py rwkv_vocab_v20230424.txt test_tokenizer.py Breadcrumbs RWKV-World-HF-Tokenizer / rwkv_tokenizer.py Latest commit BBuf support rwkv worl...
此外,它的World Tokenizer支持100多种语言,解决了非英语语种处理的问题。作为一个环保且开源的模型,RWKV在社区开发者中受到欢迎,提供了新的可能性,特别是在多语言处理和AI模型的开发方面。在实际应用中,RWKV模型在不同语种和应用场景下都表现出了卓越的性能。例如,在多语言对话处理中,它可以自动识别语言的差异并...
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。
【RWKV Tokenizer:基于Rust的快速文本分词工具,支持RWKV v5和v6模型使用的World Tokenizer,提供Python模块安装与使用,通过性能和有效性测试,与原始分词器结果一致,速度显著提升】'rwkv-tokenizer - A fast RWKV Tokenizer written in Rust' GitHub: github.com/cahya-wirawan/rwkv-tokenizer #分词器# #Rust# #性...