RWKV7 Goose World3 2.9B HF

🚀 rwkv7-2.9B-world

這是一個採用閃存線性注意力格式的RWKV - 7模型，可用於文本生成任務。

🚀 快速開始

在使用此模型之前，請安裝flash-linear-attention <= 0.1.2和最新版本的transformers：

pip install --no-use-pep517 flash-linear-attention==0.1.2
pip install 'transformers>=4.48.0'

✨ 主要特性

• 支持多種語言，包括英語、中文、日語、韓語、法語、阿拉伯語、西班牙語和葡萄牙語。
• 採用閃存線性注意力格式，提升性能。
• 可用於文本生成任務。

📦 安裝指南

在使用此模型之前，請安裝flash-linear-attention <= 0.1.2和最新版本的transformers：

pip install --no-use-pep517 flash-linear-attention==0.1.2
pip install 'transformers>=4.48.0'

💻 使用示例

基礎用法

你可以像使用其他HuggingFace模型一樣使用此模型：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained('fla-hub/rwkv7-2.9B-world', trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('fla-hub/rwkv7-2.9B-world', trust_remote_code=True)
model = model.cuda()
prompt = "What is a large language model?"
messages = [
    {"role": "user", "content": "Who are you?"},
    {"role": "assistant", "content": "I am a GPT-3 based model."},
    {"role": "user", "content": prompt}
]
text = tokenizer.apply_chat_template(
    messages,
    tokenize=False,
    add_generation_prompt=True
)

model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device)

generated_ids = model.generate(
    **model_inputs,
    max_new_tokens=1024,
)
generated_ids = [
    output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)
]

response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=False)[0]
print(response)

📚 詳細文檔

模型詳情

模型描述

• 開發者：Bo Peng、Yu Zhang、Songlin Yang、Ruichong Zhang
• 資助方：RWKV項目（隸屬於LF AI & Data基金會）
• 模型類型：RWKV7
• 支持語言（NLP）：英語
• 許可證：Apache - 2.0
• 參數數量：29億
• 分詞器：RWKV World分詞器
• 詞彙表大小：65,536

模型來源

• 倉庫：https://github.com/fla-org/flash-linear-attention ; https://github.com/BlinkDL/RWKV - LM
• 論文：RWKV - 7 "Goose" with Expressive Dynamic State Evolution

使用場景

此模型可直接使用，無需微調或集成到更大的生態系統/應用中。

訓練數據

此模型在World v3數據集上進行訓練，總共有3.119萬億個標記。

訓練超參數

• 訓練機制：bfloat16，學習率從4e - 4到1e - 5進行“延遲”餘弦衰減，權重衰減為0.1（中間增加批量大小）
• 最終損失：1.8745
• 標記數量：3.119萬億

常見問題解答

Q：safetensors元數據為空。

A：將transformers升級到 >= 4.48.0：pip install 'transformers>=4.48.0'

📄 許可證

本模型採用Apache - 2.0許可證。