RWKV-6 Mixture of Experts
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RWKV 6 Mixture Of Experts
簡介 :
Flock of Finches 37B-A11B v0.1是RWKV家族的最新成員,這是一個實驗性模型,擁有11億個活躍參數,儘管僅訓練了1090億個token,但在常見基準測試中的得分與最近發佈的Finch 14B模型大致相當。該模型採用了高效的稀疏混合專家(MoE)方法,在任何給定token上僅激活一部分參數,從而在訓練和推理過程中節省時間和減少計算資源的使用。儘管這種架構選擇以更高的VRAM使用為代價,但從我們的角度看,能夠低成本訓練和運行具有更大能力模型是非常值得的。
需求人群 :
目標受眾為AI研究者、數據科學家和機器學習工程師,他們需要處理大規模數據集並尋求提高模型訓練和推理的效率。Flock of Finches通過MoE技術提供了一個具有更高參數總數但計算效率更高的模型,適合需要在有限資源下進行大規模模型訓練和部署的專業用戶。
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使用場景
研究人員使用Flock of Finches模型進行自然語言處理任務,如文本分類和情感分析。
數據科學家利用該模型在有限的硬件資源下進行大規模語言模型的訓練和測試。
機器學習工程師將Flock of Finches集成到他們的項目中,以提高模型的參數效率和計算性能。
產品特色
- 11億活躍參數,37億總參數的MoE RWKV-6架構。
- 利用MoE技術,在訓練和推理中節省時間和計算資源。
- 通過hash routing實現token到專家的均勻分佈,提高推理效率。
- 共享專家和新專家結合,提供動態選擇的雙寬度FFN。
- 使用高初始學習率訓練新專家,並隨著訓練進展逐漸降低至原始模型的學習率。
- 支持在新專家中應用token-shift,提高模型效率。
- 在多種行業標準基準測試中表現與Finch 14B模型相當。
使用教程
1. 訪問huggingface平臺,下載Flock of Finches模型和代碼。
2. 根據文檔說明,設置必要的硬件環境,特別是確保有足夠的VRAM。
3. 使用featherless AI平臺進行模型的快速測試和比較。
4. 根據項目需求,對模型進行微調和優化。
5. 在完成模型訓練後,使用lm-eval-harness等工具進行基準測試。
6. 根據測試結果,調整模型參數和結構,以獲得最佳性能。
7. 將訓練好的模型部署到實際應用中,如聊天機器人、文本生成等。
8. 持續監控模型性能,並根據反饋進行迭代優化。
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