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RWKV 6 Mixture Of Experts
RWKV 6 Mixture Of Experts
目标受众为AI研究者、数据科学家和机器学习工程师，他们需要处理大规模数据集并寻求提高模型训练和推理的效率。Flock of Finches通过MoE技术提供了一个具有更高参数总数但计算效率更高的模型，适合需要在有限资源下进行大规模模型训练和
AI模型开发与工具#AI#机器学习#MoE#RWKV#模型训练#参数效率普通产品商用
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简介
Flock of Finches 37B-A11B v0.1是RWKV家族的最新成员，这是一个实验性模型，拥有11亿个活跃参数，尽管仅训练了1090亿个token，但在常见基准测试中的得分与最近发布的Finch 14B模型大致相当。该模型采用了高效的稀疏混合专家(MoE)方法，在任何给定token上仅激活一部分参数，从而在训练和推理过程中节省时间和减少计算资源的使用。尽管这种架构选择以更高的VRAM使用为代价，但从我们的角度看，能够低成本训练和运行具有更大能力模型是非常值得的。
截图
产品特色
- 11亿活跃参数，37亿总参数的MoE RWKV-6架构。
- 利用MoE技术，在训练和推理中节省时间和计算资源。
- 通过hash routing实现token到专家的均匀分布，提高推理效率。
- 共享专家和新专家结合，提供动态选择的双宽度FFN。
- 使用高初始学习率训练新专家，并随着训练进展逐渐降低至原始模型的学习率。
- 支持在新专家中应用token-shift，提高模型效率。
- 在多种行业标准基准测试中表现与Finch 14B模型相当。
使用教程
1. 访问huggingface平台，下载Flock of Finches模型和代码。
2. 根据文档说明，设置必要的硬件环境，特别是确保有足够的VRAM。
3. 使用featherless AI平台进行模型的快速测试和比较。
4. 根据项目需求，对模型进行微调和优化。
5. 在完成模型训练后，使用lm-eval-harness等工具进行基准测试。
6. 根据测试结果，调整模型参数和结构，以获得最佳性能。
7. 将训练好的模型部署到实际应用中，如聊天机器人、文本生成等。
8. 持续监控模型性能，并根据反馈进行迭代优化。
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