RWKV — это проект, возглавляемый Бо Пэном. Узнайте больше об архитектуре модели в блог-постах Йохана Винда здесь и здесь. Узнайте больше о проекте, присоединившись к дискорд-серверу RWKV. Ниже приведено описание из оригинального репозитория > RWKV — это RNN с производительностью LLM на уровне трансформатора. Его можно обучать напрямую, как GPT (параллельно). Он сочетает в себе лучшее от RNN и преобразователя — отличную производительность, быстрый вывод, экономию VRAM, быстрое обучение, «бесконечный» ctx_len и свободное встраивание предложений. Подробности об архитектуре можно найти в блоге, упомянутом выше, и в блоге Hugging Face, посвященном интеграции. Вы можете использовать скрипт Convertrwkvcheckpointtohf.py, указав репоид исходных весов, имя файла и выходной каталог. Вы также можете напрямую отправить преобразованную модель в хаб, передав флаг —pushtohub и аргумент —modelname, чтобы указать, куда отправить преобразованные веса. Вы можете использовать классы AutoModelForCausalLM и AutoTokenizer для генерации текстов из модели. Разверните разделы ниже, чтобы понять, как запускать модель в различных сценариях: Модели «Ворон» требуют особого запроса, изучите…
Модальности:
Генерация текста
Задача: Генерация текста
Автор: RWKV
Теги: rwkv, endpoints_compatible
Лайков: 58 | Загрузок: 771
Описание основано на материалах HuggingFace. Перевод выполнен автоматически.
