RWKV-4 14B
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- RWKV Foundation
- Tipo di organizzazione
- Research collective
- Paese
- Multinational
- Pubblicato
- 22 May 2023
- Autori
- Bo Peng, Eric Alcaide, Quentin Anthony, Alon Albalak, Samuel Arcadinho, Huanqi Cao, Xin Cheng, Michael Chung, Matteo Grella, Kranthi Kiran GV, Xuzheng He, Haowen Hou, Przemyslaw Kazienko, Jan Kocon, Jiaming Kong, Bartlomiej Koptyra, Hayden Lau, Krishna Sri Ipsit Mantri, Ferdinand Mom, Atsushi Saito, Xiangru Tang, Bolun Wang, Johan S. Wind, Stansilaw Wozniak, Ruichong Zhang, Zhenyuan Zhang, Qihang …
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Language
- Compito
- Language modeling
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 14B
- Dati di addestramento
- 330,000,000,000 tokens
- Dimensione del Batch
- 262,144
14b
262144 (or 131072?) "To train the models mentioned, we... switch batch size dynamically between 128 or 256 sequences, each of 1024 tokens"
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 2.8 × 10²² FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
from HuggingFace page: https://huggingface.co/BlinkDL/rwkv-4-pile-14b trained for 330B tokens 14 billion * 330 billion * 6 = 2.78e22 paper notes that a forward pass is almost exactly 2x parameters (within 2%): "Alternative approximations for FLOPs include doubling the parameters which yields similar results within 2% for 14B and a 30% discrepancy for 169M variant." and that 6*params*tokens is a good approximation because it's not a transformer: "FLOPs is for a forward pass for one token. It wa…
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 1,042
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
RWKV-4 14B è stato pubblicato da RWKV Foundation, nel paese registrato come Multinational, durante May 2023. La categoria sotto cui rientra l'editore è research collective.
Funziona nel dominio di Language, ed è registrato come eseguire il compito di language modeling.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Addestramento e provenienza
Il training ha richiesto un budget di calcolo di circa 2.8 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 330,000,000,000 token di testo
Risposte
RWKV-4 14B — domande comuni
RWKV-4 14B— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 2.8 × 10²² FLOP, su hardware registrato come NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
RWKV-4 14B— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
RWKV-4 14B— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
RWKV-4 14B— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 14B. 14b. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
RWKV-4 14B— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da RWKV Foundation, basato su Multinational, un'organizzazione categorizzata come research collective.
RWKV-4 14B— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in May 2023. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
RWKV-4 14B— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Language, e viene registrato come gestire il compito di language modeling. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.