RWKV-4 14B
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- RWKV Foundation
- Typ organizacji
- Research collective
- Kraj
- Multinational
- Opublikowany
- 22 May 2023
- Autorzy
- 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 …
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Language
- Zadanie
- Language modeling
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 14B
- Dane treningowe
- 330,000,000,000 tokens
- Rozmiar wsadu
- 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"
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 2.8 × 10²² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- 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…
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA A100 SXM4 80 GB
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 1,042
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era
- Ostatnio zaktualizowane
- 25 May 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
RWKV-4 14B został opublikowany przez RWKV Foundation, w kraju zapisanym jako Multinational, podczas May 2023. Kategoria, do której należy wydawca, to research collective.
Działa w dziedzinie Language, i jest zapisany jako wykonujący zadanie language modeling.
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Szkolenie i pochodzenie
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 2.8 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 330,000,000,000 Tokeny tekstu.
Odpowiedzi
RWKV-4 14B — częste pytania
RWKV-4 14B— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.8 × 10²² FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA A100 SXM4 80 GB. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
RWKV-4 14B— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
RWKV-4 14B— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
RWKV-4 14B— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 14B. 14b. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
RWKV-4 14B— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez RWKV Foundation, oparty na Multinational, organizacja sklasyfikowana jako research collective.
RWKV-4 14B— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w May 2023. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
RWKV-4 14B— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Language, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie language modeling. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.