RWKV v6 Finch 14B

优质新品

简介:

RWKV v6 Finch 14B,开源大模型,高效处理长文本。

功能:

Finch 14B模型具有更高效的数据处理能力,改进了长期记忆管理。

基于Eagle 7B模型的继续训练,通过堆叠两个7B模型来增加短期记忆。

使用广泛的基准测试评估模型性能,包括Open LLM Leaderboard v1基准。

Finch 7B相较于Eagle 7B在所有基准测试中提高了5.38%,而Finch 14B额外提高了7.14%。

模型训练使用了1.42T tokens的数据集,证明了模型深度未饱和。

RWKV项目接受GPU集群时间捐赠,以支持进一步的训练和开发。

模型权重、推理服务和训练代码均已开源,可在相关链接中获取。

需求人群:

"RWKV v6 Finch 14B适合需要处理大量文本数据的研究人员和开发者,特别是在自然语言处理和机器学习领域。它的高效性和开源特性使其成为推动AI研究和应用的理想选择。"

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