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RWKV Language Model

RWKV是一个结合了循环...

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RWKV是一个结合了循环神经网络(RNN)和GPT级别大型语言模型(LLM)性能的模型,并且可以像GPT变换器一样直接训练,具有可并行化的特点。目前,RWKV已经发展到第六版。

RWKV模型的特点包括:

  • 出色的性能和快速的推理速度。
  • 快速训练,节省显存(VRAM)。
  • 支持”无限”上下文长度。
  • 完全无注意力机制(attention-free)。
  • 免费文本嵌入。
  • 作为一个LFAI(Large-scale Free AI)项目。

此外,RWKV还提供了多个项目和工具,包括:

  • RWKV-Runner:提供图形用户界面(GUI),一键安装和API支持。
  • RWKV-server:快速的WebGPU推理服务,支持NVIDIA、AMD和Intel平台,以及int4/int8/fp16格式。
  • RWKV.cpp:快速的CPU/cuBLAS/CLBlast推理,支持int4/int8/fp16/fp32格式。
  • nanoRWKV:简单易用的培训工具,适用于任何GPU或CPU。

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