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 1.5B 用户截图(界面是https://github.com/josStorer/RWKV-Ru...
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...
由于RWKV-5 系列模型最大只有 7B 参数,我们选择了RWKV-4 14B模型作为纵向对比。 可以看到,相比于此前发布的 RWKV-4 14B 模型,RWKV-6-World 14B 的英文性能和多语言性能都获得巨大提升。 RWKV-6-World-14B 模型的性能改进,大大得益于从 RWKV-4 到 RWKV-6 的架构改进,有关 RWKV-6 架构的优化细节,请...
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芯片进行...
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...
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...
run_hf_world_model_on_cpu.py run_hf_world_model_on_gpu.py rwkv_tokenizer.py rwkv_vocab_v20230424.txt test7.py Huggingface Project With This Repo When uploading the converted model to Huggingface, if the bin file is too large, you need to use this commandhuggingface-cli lfs-enable-lar...
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...
在2024年1月28日，RWKV开源基金会宣布发布RWKV-5-World 7B模型，这是RWKV第五代架构的7B参数大模型，也是迄今多语言性能最强的开源大模型。在100%注意力免费和仅训练1.1T令牌的前提下，其多语言性能超越Mistral，英文性能与LlaMa2相当。RWKV模型是一种深度学习网络架构，结合了Transformer与RNN的优点，...
人工智能的力量正在日益扩大，其在各领域的应用也在不断深化。今天，让我们来了解一款名为RWKV-5 World的多语言文本生成模型，这款模型由BlinkDL开发，目前正在进行训练中。RWKV-5 World：一款跨越语言边界的模型 RWKV-5 World是一款正在进行训练中的文本生成模型，其目标是在100多种世界语言（其中70%为英语，15%...