2月29日,一款名为RWKV-6-Finch 3B的大型语言模型正式开源,为NLP领域注入了新的活力。RWKV-6-Finch 3B模型凭借其卓越的性能和广泛的应用前景,引发了业界的广泛关注。 RWKV-6-Finch 3B模型是一款基于深度学习的自然语言处理模型,它采用了先进的算法和大量的文本数据进行训练。该模型拥有强大的语义理解和生成能力,...
上一节明确了,我们需要加速RWKV模型中rwkv6_linear_attention_cpu的计算,https://github.com/sustcsonglin/flash-linear-attention这个库在2024年4月份支持了RWKV6模型,它加速RWKV 6 Linear Attention计算的核心api有两个,fused_recurrent_rwkv6和chunk_rwkv6。现在直接写出profile的代码(https://github.com/BBuf...
2024 年 3 月 29 日,RWKV 开源基金会宣布正式向全球开源 RWKV-6 1.6B(2.5T Tokens)模型。相比 2 月 9 日发布的 RWKV-6 Finch 1.6B ,最新发布的 RWKV-6 1.6B(2.5T Tokens) 模型在训练过程中额外增加了 1.4T tokens 语料,这使得 RWKV-6 1.6B(2.5T Tokens)在多个任务的表现更出色。 https://wis...
本视频主要讲述了RWKV第六代论文的相关内容,包括计算复杂度、多语言能力。RWKV推理速度和内存占用恒定。同时,展示了RWKV-5和RWKV-6在各种多模态任务上的性能、效率和扩展能力。此外,还介绍了RWKV与Transformer的差异,包括记忆模式、分词器、关联记忆等方面。RWKV-6论文
在这其中，RWKV模型是最强大且最稳定的，可以轻松进行DeepSpeed并行训练，而且从不出现NaN的情况。而Mamba模型在公布的模型评测分数上也非常高，相当于RWKV-6。不过，作者也提到了有许多方法可以提升Mamba的性能，因此还需要进行实际训练，并观察其损失曲线，才能确定其性能。文章中还提到了一些其他的模型，如RWKV-5、...
本视频主要讲述了RWKV第六代论文的相关内容,包括计算复杂度、多语言能力。RWKV推理速度和内存占用恒定。同时,展示了RWKV-5和RWKV-6在各种多模态任务上的性能、效率和扩展能力。此外,还介绍了RWKV与Transformer的差异,包括记忆模式、分词器、关联记忆等方面。 RWKV-6论文链接:https://arxiv.org/abs/2404.05892...
RWKV-6-Finch 3B模型于2月29日正式开源,这一事件在自然语言处理(NLP)领域引起了广泛关注。RWKV-6-Finch 3B模型以其卓越的性能和高效的计算能力,为文本生成、情感分析、机器翻译等NLP任务提供了强大的支持。本文将带领读者深入了解RWKV-6-Finch 3B模型的特点、应用场景和实践经验,帮助读者理解并应用该模型。 一、...
近期,RWKV团队宣布推出了专为中文小说创作设计的“AI小说模型”——RWKV-6-ChnNovel系列。这一模型在小说续写和扩写方面展现出卓越的性能,并且在使用角色扮演任务时,效果也显著优于RWKV-World系列基底模型。 RWKV-6-ChnNovel模型的使用方法十分简便。用户只需在RWKV Runner上启动该模型,并在续写界面输入需要续写的...
本视频主要讲述了RWKV第六代论文的相关内容,包括计算复杂度、多语言能力。RWKV推理速度和内存占用恒定。同时,展示了RWKV-5和RWKV-6在各种多模态任务上的性能、效率和扩展能力。此外,还介绍了RWKV与Transformer的差异,包括记忆模式、分词器、关联记忆等方面。 RWKV-6论文链接:https://arxiv.org/abs/2404.05892...
https://modelscope.cn/models/Blink_DL/rwkv-6-world/file/view/master?fileName=RWKV-x060-World-7B-v2.1-20240507-ctx4096.pth&status=2 下载后以cuda fp16i8 -> cuda fp16 *1策略直接运行,没有问题; 以同样的策略转换,然后切换至转换完毕的量化模型,以同样策略运行,最后会报错: ...