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RNN与Transformer的高性能结合:高效文本生成

RWKV项目由Bo Peng主导,结合RNN和Transformer的优势,提供强大的LLM性能,支持“无限”上下文长度、快速推理和节省显存。该模型支持并行训练,如GPT,可用于高效文本生成,并提供详细的使用和部署指南。项目中提供的多种硬件运行方案,使得用户能够轻松部署在不同环境中,享有快速且节能的文本生成体验,符合现代AI开发需求。

RWKV-LM - 高性能并行化RNN,探索和应用RWKV模型
GithubRNNRWKVTransformer并行化开源项目性能
RWKV是一个高性能的并行化RNN,具有变换器级别的性能。该模型实现了快速的推理和训练速度,不依赖于传统的注意力机制,而是通过隐藏状态进行计算,优化了VRAM的使用,并支持处理无限长度的文本上下文。RWKV的这些特点使其在进行句子嵌入和处理复杂文本任务时显示出优越的能力。
ChatRWKV - 由 RWKV(100% RNN)语言模型和开源提供支持的类似于 ChatGPT
ChatRWKVGithubHuggingfaceRNNRWKVStability EleutherAI开源项目
ChatRWKV基于RWKV语言模型,提供类似ChatGPT的体验。RWKV是目前唯一能在质量和扩展性上匹敌Transformer的RNN模型,具有更快的速度和更低的VRAM消耗。项目最新版本为RWKV-6,提供多个模型演示和详尽的开发资源,包括CUDA内核加速和多种推理引擎。用户可以通过这些资源构建高效的聊天机器人和语音生成系统,体验领先的AI技术。
rwkv.cpp - 多精度量化推理和CPU优化的大语言模型
GithubPythonRWKVcuBLASggmlhipBLAS开源项目
该项目将RWKV-LM移植到ggerganov的ggml,支持FP32、FP16及量化的INT4、INT5和INT8推理,主要针对CPU使用,同时兼容cuBLAS。项目提供C库和Python封装。RWKV是一种不同于Transformer的大语言模型架构,只需前一步状态计算logits,适合长上下文使用。支持RWKV v5和v6模型以及LoRA检查点加载,适用于高质量和高性能需求的场景。
RWKV_Pytorch - RWKV大语言模型的纯PyTorch推理框架
GithubPyTorchRWKV大语言模型开源开源项目推理框架
RWKV_Pytorch是一个基于纯PyTorch实现的RWKV大语言模型推理框架。该框架支持批量和并行推理,充分发挥RWKV模型性能。其代码结构清晰,便于阅读和二次开发。框架支持ONNX格式模型的导出和推理,提供本地部署选项。未来计划适配香橙派AI Pro开发板,以实现在昇腾生态上推理RWKV模型。当前版本仅兼容RWKV v6模型(x060版本)。
RWKV-infctx-trainer - 突破序列长度限制的RWKV模型训练工具
DeepSpeedGithubRWKV开源项目无限上下文深度学习训练器
RWKV-infctx-trainer是一款专为RWKV模型设计的训练工具,突破了传统上下文长度限制。它支持超过100万个token的序列训练,保持近乎恒定的显存消耗。项目集成了DeepSpeed 3和Hugging Face数据集,采用PyTorch 2.0、Lightning 2.0等技术提升训练效率。这为长序列语言模型研究提供了有力支持,适用于长文本和复杂上下文处理场景。
RWKV-Runner - 一款全自动化轻量级RWKV管理和启动工具并提供与OpenAI API兼容的接口
GithubOpenAI APIRWKV Runner开源项目自动化语言模型部署
RWKV-Runner项目通过一个轻量级的可执行程序,简化了大型语言模型的使用,并提供与OpenAI API兼容的接口,使每个ChatGPT客户端都能作为RWKV客户端使用。项目支持多语言本地化,提供用户友好界面,自动安装依赖,包含一键启动、模型管理、前后端分离等功能。支持多级VRAM配置和CUDA加速,适用于大多数计算机。提供简单的部署示例、内置模型转换工具和远程模型检查功能。
gpt2 - 大规模文本生成模型的创新特性
GPT-2GithubHuggingface偏见开源项目文本生成机器学习模型语言模型
这是一款基于Transformer架构的预训练模型,以因果语言建模为目标在大量英文数据上进行自监督学习。它专注于从给定提示生成文本,可用于直接文本生成或针对特定任务的微调。尽管展示了高质量文本生成的能力,该模型可能反映其训练数据中的偏见,使用时需谨慎。这一模型应用广泛,包括文本生成和特征提取等领域。
VisualRWKV - 结合RWKV的创新视觉语言模型
GithubRWKVVisualRWKV开源项目微调视觉语言模型预训练
VisualRWKV是一个创新的视觉语言模型,基于RWKV架构设计,可处理多样化的视觉任务。该模型采用两阶段训练策略:首先进行预训练,利用预训练数据集训练视觉编码器到RWKV的投影层;随后进行微调,通过视觉指令数据优化模型性能。项目提供完整的训练指南,涵盖数据准备、模型获取和训练流程,支持多GPU并行和不同规模RWKV模型的训练。
Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4 - 提升多语言处理能力,支持超长文本输入
GithubHuggingfaceQwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4多语言功能开源项目模型生成能力语言模型长文本处理
Qwen2-72B-Instruct-GPTQ-Int4基于Transformer架构,支持多语言生成和理解,具备长达131,072个标记的处理能力。多专家模型设计增强了在语言生成、代码编写及数学推理方面的表现。提供详细的模型部署指导,利用YARN技术提升长文本处理性能。量化模型基准测试和速度对比数据可协助开发者优化深度学习应用。更多信息和更新请参阅相关博客及文档。
Qwen2.5-14B-Instruct-GPTQ-Int4 - Qwen2.5具备大规模多语言处理与长文本生成能力
GithubHuggingfaceQwen2.5多语言支持大语言模型开源项目模型量化长上下文支持
Qwen2.5系列模型显著增强了编码与数学能力,支持128K令牌的长文本上下文,并可生成超过8K令牌的文本输出。提供29种语言的多语言支持,包括中、英文和其他主要语言。模型在系统提示多样性适应以及角色扮演和条件设置方面均有提升。指令调优的GPTQ 4-bit模型在处理结构化数据和生成结构化输出方面表现优秀。
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