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大家好，我是你们的播客主播，今天我们要一起探索一篇非常引人入胜的文章，关于人工智能的最新进展：RWKV-5模型的训练与性能对比。这是一篇首发于技术备忘录的深度科技文章，作者是在人工智能领域有着丰富经验的专家PENG Bo。

🎯RWKV-5模型：全新升级，实力更胜一筹🎉

这篇文章介绍的主角，RWKV-5，是一款支持100+种语言的多语言模型，同时代码能力也非常强大。然而，PENG Bo并没有止步于此，他正在努力训练这款模型，向更高的目标挺进。他分享了他的一些测试数据，从中我们可以看出，RWKV-5在训练完成后的英文能力（avg%）可以达到62%的SOTA水准。而且，RWKV-5的多语言能力（xavg%）也显著超过了现有的同规模模型。值得一提的是，尽管PENG Bo在训练时并没有加入多语言任务的数据，但RWKV-5的能力还是通过语言间的迁移实现了👏。

🚀训练进展：超越前代，迎接新挑战💪

让我们再深入看一下RWKV-5的训练进度。PENG Bo分享的数据显示，仅仅在训练进度达到30%时，RWKV-5 World v2 1.6B就全面超过了前代模型RWKV-4 World v1 1.6B的性能。这是一个令人惊叹的进步，我们有理由对RWKV-5的未来充满期待🌟。

🛠️实现细节：深入解析，探索神秘代码🔬

除此之外，PENG Bo还分享了RWKV-5的具体实现方式，包括一段详细的代码。这部分内容对于技术爱好者来说，无疑是一份珍贵的宝藏。通过研究这段代码，我们可以更深入地理解RWKV-5的内部结构和运作机制💡。

🎈结语：期待未来，探索无限可能🎆

最后，PENG Bo对未来的展望让我们更加憧憬。他提到，如果语料库数量再翻倍，我们可以想象，下一个版本World v3的性能将会有多强。这不仅让我们对RWKV-5的性能感到赞叹，也让我们对未来充满期待。

这就是今天的播客内容，我们一起探索了RWKV-5模型的训练进展和性能对比。期待在未来的播客中，我们能一起见证更多的科技突破和人工智能的进步。再见！👋

RWKV/rwkv-5-world-3b的详细解读

https://huggingface.co/RWKV/rwkv-5-world-3b 该模型名为 RWKV/rwkv-5-world-3b，是一种用于文本生成的模型，使用Transformers库和PyTorch框架进行开发。

🔍 模型的主要信息：

• 模型类型：用于文本生成的 Transformer 模型
• 语言库：PyTorch
• 标签：rwkv5

⚙️ 模型的使用：

该模型可以通过Hugging Face的Transformers库进行调用。页面提供了在CPU和GPU上运行模型的代码示例。代码分为几个部分：

• 首先，从Hugging Face模型库导入AutoModelForCausalLM和AutoTokenizer。
• 然后，使用模型和tokenizer的预训练版本来实例化模型和tokenizer。
• 接着，定义一个文本提示，然后使用tokenizer处理这个提示，将其转换为模型可以理解的格式。
• 最后，使用模型生成一段新的文本，并将结果解码为可读的文本。

🖥️ 代码示例：

在CPU上运行的代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("RWKV/rwkv-5-world-3b", trust_remote_code=True)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RWKV/rwkv-5-world-3b", trust_remote_code=True)

text = "\nIn a shocking finding, scientist discovered a herd of dragons living in a remote, previously unexplored valley, in Tibet. Even more surprising to the researchers was the fact that the dragons spoke perfect Chinese."
prompt = f'Question: {text.strip()}\n\nAnswer:'

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt")
output = model.generate(inputs["input_ids"], max_new_tokens=256)
print(tokenizer.decode(output[0].tolist(), skip_special_tokens=True))

在GPU上运行的代码：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer

model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained("RWKV/rwkv-5-world-3b", trust_remote_code=True).to(0)
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("RWKV/rwkv-5-world-3b", trust_remote_code=True)

text = "请介绍北京的旅游景点"
prompt = f'Question: {text.strip()}\n\nAnswer:'

inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to(0)
output = model.generate(inputs["input_ids"], max_new_tokens=256, do_sample=True, temperature=1.0, top_p=0.1, top_k=0, )
print(tokenizer.decode(output[0].tolist(), skip_special_tokens=True))

📊 模型的统计数据：

• 上个月的下载量：108

🚀 推理API：

此模型支持Hugging Face的推理API，可以进行文本生成。