RWKV-5-12B-one-state-chat-16k.pth使用
1 RWKV与Transformers的关系
RWKV（Recurrent Weighted Key Value）是一种基于Transformer的新型模型，它结合了Transformer和RNN（Recurrent Neural Network）的优点，提高了Transformer在长序列上的性能。RWKV的关键在于它的key-value memory机制，它可以将序列中的信息存储在key-value memory中，从而减少了序列长度对模型性能的影响。
Transformer是一种基于自注意力机制（Self-Attention）的模型，它可以有效地处理长序列，并且在各种NLP（Natural Language Processing）任务中表现出优异的性能。然而，Transformer在长序列上的性能会下降，这是因为它的注意力机制会导致计算复杂度随序列长度增长而指数增长。
RWKV通过key-value memory机制，可以将序列中的信息存储在key-value memory中，从而减少了序列长度对模型性能的影响。此外，RWKV还可以通过key-value memory机制，实现类似于RNN的记忆功能，从而提高模型在长序列上的性能。
综上所述，RWKV与Transformers的关系是，RWKV是一种基于Transformer的新型模型，它通过key-value memory机制，提高了Transformer在长序列上的性能。
- 对于RNN，其优点是在接受序列数据时即可进行计算，使得推理过程更加高效。但是，RNN在处理长序列数据时面临效率低下和梯度消失的问题。
- 对于Transformer，其优点在于高度并行化的处理能力，以及自注意力机制在处理长距离依赖问题时的优秀表现。然而，Transformer的缺点是在处理超出上下文长度预设值的长序列时，既存的做法是修剪或者分块输入，这将带来推理结果的不确定性。
RWKV的设计目标是克服上述Transformer和RNN的缺点，同时结合它们的优势。具体来说，RWKV设计了一种接受权重的关键值对，有效地实现了RNN的时序处理能力和Transformer的并行处理能力。在时间复杂度上，RWKV实现了线性复杂度，在长序列推理场景下具有优于Transformer的性能潜力。
因此，从设计和理论上看，RWKV和Transformer有紧密的联系，它们共享许多相似的概念和技术，同时RWKV也包含了对RNN性质的有效利用，以弥补Transformer在处理长序列问题上的缺陷。
RWKV，一个结合了RNN与Transformer双重优点的模型。
2 RWKV-5-12B-one-state-chat-16k来由
从最先进的 （SOTA） 模型微调，RWKV v5 12B 一个状态基地！更多细节将很快提供。享受该型号令人难以置信的性能，该型号针对具有 24GB 显存并支持 fp16 的系统进行了优化。可以使用单个 A100 GPU 对其进行微调。要执行此模型，请使用 RWKV Runner 工具。
从[ Mobius 12B base](https://huggingface.co/TimeMobius/Mobius-12B-base-m1)微调
- “RWKV-5-12B-one-state-chat-16k.pth"是一个模型文件，以下是一些关于这个模型的特色：
- 此模型是从最前沿的模型"RWKV v5 12B one state base"进行微调得到的。
- 此模型的表现出色，已针对拥有24GB VRAM的系统进行优化，并支持fp16。
- 你可以使用单个A100 GPU对本模型进行微调。
- 若要执行此模型，可以使用RWKV Runner工具。
2.1 重要提示
在过度拟合某些指令并削弱其他指令之后，有必要使用完成或模拟对话。
- RWKV next web
- if use with RWKV runner or ai00 server, change default vocabs(tokenizer) by this one
After overfitting certain instructions and weakening others, it is necessary to use completion or simulate dialogues.
- completion prompt = ‘User: make this content longer:\nxxxxxx\n\nAssistant: ok, longer content is’
Data format
| |
If you desire optimal performance to run this model,utilize this format and these vocabs
3 再次微调
微调（Fine-tuning）是一种常用的技术，用于将初始模型调整为适应特定任务，以下是通用的步骤：
微调 RWKV-5-12B-one-state-chat-16k.pth 这个模型，你可以参考以下步骤：
- 准备你的数据集：你需要准备一个包含对话数据的数据集，例如 Cornell Movie Dialogs Corpus 或者 Ubuntu Dialogue Corpus 等。
- 数据预处理：你需要将你的数据集进行预处理，使其符合 RWKV-5-12B-one-state-chat-16k.pth 模型的输入格式。具体来说，你需要将对话数据转换为 token 序列，然后保存为 PyTorch 数据文件（.pt）。
- 加载预训练模型：你需要加载 RWKV-5-12B-one-state-chat-16k.pth 模型，然后将其中的参数加载到你的模型中。具体来说，你需要将 RWKV-5-12B-one-state-chat-16k.pth 模型中的参数复制到你的模型中，然后在你的模型中添加新的参数，例如新的全连接层等。
- 微调模型：你需要在你的数据集上训练你的模型，使其适应你的数据集。具体来说，你需要设置一个较小的学习率，然后在你的数据集上进行几个 epoch 的训练。
- 评估模型：你需要在你的测试集上评估你的模型，以确保它的性能。具体来说，你需要计算你的模型在测试集上的 perplexity 或者 BLEU 值等指标。
具体微调过程可以参考这个微调Mobius 12B base模型记录。