什么是 RWKV (Receptance Weighted Key Value)？

RWKV 是一种新颖而强大的大型语言模型（LLM）架构，旨在结合循环神经网络（RNN）和Transformer的最佳特性。它像RNN一样顺序处理信息，这使得它在推理（生成）时效率极高。然而，它可以像Transformer一样并行训练，使其能够扩展到海量数据集和参数数量。这种独特的结合产生了一个具有Transformer级别性能的模型，但计算成本和内存使用量却显著降低，特别是对于非常长的序列。

主要特点

线性时间复杂度： 与Transformer的计算成本随序列长度呈二次方增长不同，RWKV的成本呈线性增长。这使得它在处理长文档、代码库或对话时异常高效。
高效推理： 其类似RNN的结构意味着生成新词元的速度非常快，并且无论序列长度如何，都只需要恒定的内存量。这对于实时应用是一个主要优势。
可并行化训练： RWKV可以像Transformer一样以高度并行化的方式进行训练，使其能够利用现代GPU硬件在大型数据集上进行快速的训练周期。
Transformer级别的性能： 尽管效率很高，RWKV模型在广泛的自然语言任务上表现出与同等规模的传统Transformer模型相当的性能。
开源： 整个架构和预训练模型都在Apache 2.0许可下开源，鼓励社区开发和采用。

应用场景

长篇内容生成： 由于其能够在非常长的序列上保持上下文而没有明显的性能下降，因此非常适合撰写文章、故事或报告。
实时聊天机器人和助手： 快速的推理速度使其非常适合构建响应迅速的交互式对话AI代理。
代码生成与分析： 可以在代码上进行训练，以协助开发人员、分析大型代码库并生成复杂函数。
设备上和边缘AI： 其在推理过程中的低内存和计算足迹使其成为部署在资源有限设备（如智能手机或物联网设备）上的有力候选者。

入门指南

这是一个如何使用 rwkv Python包进行文本生成的简单示例。

首先，安装必要的库： ```bash pip install rwkv

然后，您可以使用以下Python代码加载模型并生成文本： ```python from rwkv.model import RWKV from rwkv.utils import PIPELINE, PIPELINE_ARGS

加载一个预训练的RWKV模型

此示例使用一个小模型进行演示。

为获得更好的性能，请使用更大的模型，如RWKV-4-World-7B。

model = RWKV(model=’RWKV-4-Pile-430M-20220808-8066’, strategy=’cuda fp16’) pipeline = PIPELINE(model, “20B_tokenizer.json”)

定义起始提示

prompt = “\nIn a shocking finding, scientist discovered a herd of unicorns living in a remote, previously unexplored valley, in the Andes Mountains. They were unique to the region, and had been living there for centuries, completely undisturbed.”

定义生成参数

args = PIPELINE_ARGS( temperature=1.0, top_p=0.7, top_k=100, alpha_frequency=0.25, alpha_presence=0.25, token_ban=[], # 禁止eos词元 token_stop=[], chunk_len=256 )

生成文本

result = pipeline.generate(prompt, token_count=100, args=args)

print(result)

定价

RWKV 是一个在 Apache 2.0 许可下分发的开源项目。这意味着它可以完全免费地用于个人和商业目的的修改和分发。使用RWKV相关的主要成本是训练或运行模型所需的计算资源。

RWKV (Receptance Weighted Key Value)