From f8811a44d074bd7f75868803a0f7ef30c866b791 Mon Sep 17 00:00:00 2001
From: luoqiqi <70496206+shoumenchougou@users.noreply.github.com>
Date: Thu, 26 Dec 2024 17:06:44 +0800
Subject: [PATCH 1/4] update ollama inference docs
update RWKV ollama inference docs
---
pages/RWKV-Inference/Ollama.mdx | 73 +++++++++++-------
pages/RWKV-Inference/_meta.json | 5 +-
...ntent.png => ollama-Modelfile-content.png} | Bin
...ama_Modelfile.png => ollama-Modelfile.png} | Bin
.../imgs/{ollama_chat.png => ollama-chat.png} | Bin
.../{ollama_create.png => ollama-create.png} | Bin
.../imgs/{ollama_icon.png => ollama-icon.png} | Bin
.../RWKV-Inference/imgs/ollama_rwkv_gguf.png | Bin 5164 -> 0 bytes
...llamaSetup.png => olllama-ollamaSetup.png} | Bin
9 files changed, 48 insertions(+), 30 deletions(-)
rename pages/RWKV-Inference/imgs/{ollama_Modelfile_content.png => ollama-Modelfile-content.png} (100%)
rename pages/RWKV-Inference/imgs/{ollama_Modelfile.png => ollama-Modelfile.png} (100%)
rename pages/RWKV-Inference/imgs/{ollama_chat.png => ollama-chat.png} (100%)
rename pages/RWKV-Inference/imgs/{ollama_create.png => ollama-create.png} (100%)
rename pages/RWKV-Inference/imgs/{ollama_icon.png => ollama-icon.png} (100%)
delete mode 100644 pages/RWKV-Inference/imgs/ollama_rwkv_gguf.png
rename pages/RWKV-Inference/imgs/{olllama_ollamaSetup.png => olllama-ollamaSetup.png} (100%)
diff --git a/pages/RWKV-Inference/Ollama.mdx b/pages/RWKV-Inference/Ollama.mdx
index d0affb9..f3f2852 100644
--- a/pages/RWKV-Inference/Ollama.mdx
+++ b/pages/RWKV-Inference/Ollama.mdx
@@ -1,34 +1,37 @@
---
-title: Ollama 推理教程 - RWKV推理
+title: Ollama推理教程 - RWKV推理
description: 本教程将介绍如何使用 Ollama 运行 RWKV 模型推理，并与模型聊天对话。
keywords: Ollama RWKV,RWKV Ollama教程,怎么在Ollama中使用RWKV模型
---
import { Callout } from 'nextra/components'
+import { Tabs } from 'nextra/components'
-Ollama 是一个简单易用的开源本地大语言模型运行框架，支持在个人电脑上一键部署和运行各类开源模型，具有配置简单、资源占用低等特点。
+
+[Ollama](https://github.com/ollama) 是一个简单易用的开源本地大语言模型运行框架，支持在个人电脑上一键部署和运行各类开源模型，具有配置简单、资源占用低等特点。
+
随着 RWKV 社区成员 [@MollySophia](https://github.com/MollySophia) 的工作，Ollama 现已适配 RWKV-6 模型。
本章节介绍如何在 Ollama 中使用 RWKV-6 模型进行推理。
-## 下载 RWKV v6 的 gguf 模型文件
+## 下载 gguf 格式 RWKV 模型
-在 Ollama 中我们建议使用 ``.gguf`` 格式的RWKV模型。
+Ollama 支持 `.gguf` 格式的模型，但 RWKV 官方仅发布了 `.pth` 格式模型。因此，我们需要从 [RWKV - GGUF 仓库](https://huggingface.co/latestissue) 下载 gguf 格式的 RWKV 模型。
-下载 gguf 格式的 RWKV 模型可参考 [llama.cpp 推理方法](https://rwkv.cn/llamacpp) 中 “获取 gguf 格式模型” 章节。
+
+RWKV gguf 模型有各种量化版本，建议使用 `Q5_1`、 `Q8_0` 两种量化精度，更低的量化精度（如 `Q4_0`、`Q3_0` 等）可能会使模型的回答变得很差。
+
-
+## 创建模型的 Modelfile 文件
-## 创建文本文件
+在存放 RWKV gguf 模型文件的文件夹下创建名为 `Modelfile` 的文本文件，不需要后缀名。
-在存放模型文件的同文件夹下创建文本文件，命名为 ``Modelfile``，此处创建的文本文件不包含后缀名。
+
-
+之后使用“记事本”等文本编辑工具打开该文本文件，写入以下内容：
-之后使用“记事本”或 VS code 打开该文本文件，然后写入以下内容：
-
-```
+```bash copy
FROM rwkv-6-world-1.6b-Q8_0.gguf
TEMPLATE """
@@ -43,38 +46,52 @@ PARAMETER stop "\n\n"
PARAMETER stop "\nUser:"
```
-之后将第一行 ``FROM`` 之后修改为使用 RWKV 模型文件的文件名。
+将第一行 `FROM` 之后的 `rwkv-6-world-1.6b-Q8_0.gguf` 修改为你下载的 RWKV 模型文件名。
-注意：建议直接复制上面的内容到 ``Modelfile`` 内，确保 ``User:`` 后有一个空格， ``Assistant:`` 后没有空格；``{{ end }}Assistant:"""`` 上有空行，后面没有多余字符。
+
+建议直接复制上面的内容到 `Modelfile` 内，以确保 `User:` 后有一个空格， `Assistant:` 后没有空格；`{{ end }}Assistant:"""` 上有空行，后面没有多余字符。
+
-
+
-## 下载 Ollama 客户端并安装
+## Ollama 的下载与安装
-可从 [Ollama 官网](https://ollama.com/) 下载 Ollama 安装程序。
+可从 [Ollama 官网](https://ollama.com/) 下载 Ollama 的安装程序。
-下载完成后，双击 exe 文件进行安装，安装完成后 ``Ollama`` 自动启动，启动之后可在右下角查看 Ollama 的图标。
+下载完成后，双击 exe 文件进行安装。安装完成后 `Ollama` 会自动启动，启动后可在系统任务栏看到 `Ollama` 图标。
-
+
-## 使用 Ollama 运行 RWKV 模型
+## Ollama 运行 RWKV 模型
-使用命令行在模型文件夹下执行：
+在 RWKV gguf 模型文件夹下打开终端，并执行 `ollama create` 命令：
-``` bash
+``` bash copy
ollama create rwkv-6-world-1.6b-Q8_0 -f Modelfile
```
+
+将 `ollama create` 后面的模型名称改成你本地的 RWKV 模型，与 `Modelfile` 中的模型名称保持一致。
+
-此处模型名称需与 ``Modelfile`` 中模型名称保持一致。
+
-
-
-之后便可直接运行模型：
+创建完毕后，使用 `ollama run` 命令直接运行模型：
``` bash
ollama run rwkv-6-world-1.6b-Q8_0
```
-运行之后即可与模型进行 Chat。
+成功运行后，即可与模型进行聊天对话：
+
+
+
+## Ollama GUI 和桌面程序
+
+Ollama 本身并没有提供 GUI 或 WebUI 服务，但其社区提供了第三方 GUI 和桌面程序。
+
+可以在 [Ollama 的 GitHub 文档](https://github.com/ollama/ollama?tab=readme-ov-file#web--desktop) 中查看所有第三方 Ollama 工具。
+
+## 参考资料
-
+- [Ollama 官网](https://ollama.com/)
+- [RWKV gguf 模型仓库](https://huggingface.co/latestissue)
\ No newline at end of file
diff --git a/pages/RWKV-Inference/_meta.json b/pages/RWKV-Inference/_meta.json
index 6355250..13d4dc5 100644
--- a/pages/RWKV-Inference/_meta.json
+++ b/pages/RWKV-Inference/_meta.json
@@ -1,5 +1,6 @@
{
+ "Ollama": "Ollama 推理教程",
"text-generation-webui": "Text Generation WebUI",
- "KoboldCpp": "KoboldCPP 使用教程",
- "Ollama": "Ollama 使用教程"
+ "KoboldCpp": "KoboldCPP 推理教程"
}
+
diff --git a/pages/RWKV-Inference/imgs/ollama_Modelfile_content.png b/pages/RWKV-Inference/imgs/ollama-Modelfile-content.png
similarity index 100%
rename from pages/RWKV-Inference/imgs/ollama_Modelfile_content.png
rename to pages/RWKV-Inference/imgs/ollama-Modelfile-content.png
diff --git a/pages/RWKV-Inference/imgs/ollama_Modelfile.png b/pages/RWKV-Inference/imgs/ollama-Modelfile.png
similarity index 100%
rename from pages/RWKV-Inference/imgs/ollama_Modelfile.png
rename to pages/RWKV-Inference/imgs/ollama-Modelfile.png
diff --git a/pages/RWKV-Inference/imgs/ollama_chat.png b/pages/RWKV-Inference/imgs/ollama-chat.png
similarity index 100%
rename from pages/RWKV-Inference/imgs/ollama_chat.png
rename to pages/RWKV-Inference/imgs/ollama-chat.png
diff --git a/pages/RWKV-Inference/imgs/ollama_create.png b/pages/RWKV-Inference/imgs/ollama-create.png
similarity index 100%
rename from pages/RWKV-Inference/imgs/ollama_create.png
rename to pages/RWKV-Inference/imgs/ollama-create.png
diff --git a/pages/RWKV-Inference/imgs/ollama_icon.png b/pages/RWKV-Inference/imgs/ollama-icon.png
similarity index 100%
rename from pages/RWKV-Inference/imgs/ollama_icon.png
rename to pages/RWKV-Inference/imgs/ollama-icon.png
diff --git a/pages/RWKV-Inference/imgs/ollama_rwkv_gguf.png b/pages/RWKV-Inference/imgs/ollama_rwkv_gguf.png
deleted file mode 100644
index 6be26e0f885d7ad89d3085a9f3d11e2c23c1a913..0000000000000000000000000000000000000000
GIT binary patch
literal 0
HcmV?d00001
literal 5164
zcmchbcTf|`_Qyj}ib%6i3=lwyQUn4>sG%5wU{GpkiZ?VtDTWYw5k%0?ks^c^ib_YS
zKtSmMB7)RVrGuf0G=U%Yy_w(p-TUs}znL?;JF|Os=X=iCot;nQU4-s=W?p6h0B~Lp
zu44oM&@-Hl#Td_?wrDXy$J34mZKSIOC?Nxv0e}k&dODgW-uJ2aJ2<{Jj*f13fV3tk
zKI$g?6UVvM@(7ul9lqziIY`Lf$}5zZ5xt+_Q@dznMQa-}j#E;CbYJS0M`9a{2%Efm
zmh#fxqdA;#^Ge)>8l9zE+h4(I6N3|`YTJ{M7f9X7x-E7BX2Vqbr?z0`Np&6Do
zI|R5M9oA1Bhez`tT~lk?qE*}K6wZ-jr~M~kDJ&t9i_N`hK?TY8mEne}n_=*7iJ${v
zwL`q)^0H$_HrE4xJ(IIq|BwIxZGxZ-$71t?WB=zvLsMBz6MGT?ekXDPC(~@A11goY
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z;>+9J=_BFF3Xh1AXm!xw-8|%QQ)xz%;mt{3q8N9~X{G#r3Hyq_OFP
zVk5PMj#$k3bGqh~D&s>Z>K~>KlBhgmhJG}{cJ~0HT)$IB={7g)d*1AoE+!B=IOHPX
zj@`cV(esrP02V`3P#x-_WX`=N{Y=@7i$
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zc=X6t!}qqmb7|n5xE29zYu@(zet-;nai)?%%?%!c;zjp#=bQWo0&^*SvJ+DcUM>D8
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zn?#^bj){XPvoqJ-xMvYQL&-F)-xOrfbQy2DlgVe1eO@9tgx*gwG;oEb_Cb)#bl0JT
zthy9I@icWp474hga_};z*L6a@QY%Lt&u0{$npsvP{aZiI;!Aok)4hIOrv-^oD&s)2sr@1nZmXd(@wiQ?dSde2qD
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z3IYkUf9YBO#zAWDu`bVjpKPpPXFw0u`tZ8%&o8?~EE<|O8%zxkpld^je*L)eUi8lh
zC{}3q;IJF6t_U+l1;ISgyH^;pB|fig99rS|n$zVrC$xrQxyK;3JnSwij`RD9cQK3O&{!`%&&ipecxL4&Wtk?drLj
z?zEM)8gtO)XXPI@?uYLkL}+=?hm3X7_qOmEEL2M|YGbcdluTdPz3KZpn-F^aX;zrU
z1n(#71n<;#pVxwJxK|bwbDlAjD~tCgB*-sVh?Qf2A4^9=aVSAQ_fXWqb5^6oRFiJG
zNA2QnEnX7-vNP~8@FJO}_dV_CLncOT+B8^d44Y!Ek=2a>iJ=tsz=*b=m>>d1^X*0~
z)vO-AWK`g$rAx()0qT^?8%S11$KP?A_qX#kvV*eP&iIKh}LUa~yenUdj?%)nR3P!TU!jy9`XTNUo#M&2gyo)xKb(&yH6m_uP1et(XX@+;2Wrb-;Hl
zb=pSZQvELEJ?dj|b#0g~*}F!n_K5R^ADdj}y-2}6>#k)`WYh~H%WnGNc7aKD0Xi$y
zJkIX1mx{e84Z`e?J$*Zw!G&0;T>wk(gZYM}(im#p@3WOEnW0b4kt_*f!(AUu#rD?N
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zbxk(*6jRz+1K34Wg*lbHqNM4@&iyi2)_P0WIek@AOojDlpMItcmq3P!o_
znCUAqICyVl9pE_22+S1(UC{|FRhnoP*ngzy2a;)_|8-p_pmYpBll^Q3BvVEI=Us4c
zR$**w*UZAbuM0rB(?0ZBM%oYhS?<;ier0u=gcbPry>M8d
zR~HohAIgKYr8QkTq_#LN{dCbc{``;^^M+GC)%j0EvcD%9Fxw@zT;9Ro{Wxi9Y*6Z8
z|3+Y{4gZ-_6x6O0+?~wc{VD6UK*HGD%YQ{fpiF2Idb+Tbm=mQX|ZKIJsisU*B$>2o@@gdn;|k9sK|`J1FTc9
z1HDY6#86R|{ZG`VhwXH3!BO(-h5so3U)I$r1XzS#R=oHR#3y855U|+%8z
Date: Thu, 26 Dec 2024 17:42:11 +0800
Subject: [PATCH 2/4] update docs of RWKV-7 architecture
MIME-Version: 1.0
Content-Type: text/plain; charset=UTF-8
Content-Transfer-Encoding: 8bit
更新了关于 RWKV-7 架构的文档 | update docs of RWKV-7 architecture
---
pages/RWKV-Architecture.mdx | 43 +++++++--
pages/RWKV-Wiki/Introduction.mdx | 90 +++++++++++-------
...hitecture.webp => rwkv-6-architecture.png} | Bin
pages/RWKV-Wiki/imgs/rwkv-7-architecture.jpg | Bin 0 -> 782063 bytes
.../RWKV-Architecture/rwkv-7-architecture.jpg | Bin 0 -> 782063 bytes
5 files changed, 88 insertions(+), 45 deletions(-)
rename pages/RWKV-Wiki/imgs/{Rwkv-6_architecture.webp => rwkv-6-architecture.png} (100%)
create mode 100644 pages/RWKV-Wiki/imgs/rwkv-7-architecture.jpg
create mode 100644 pages/images/RWKV-Architecture/rwkv-7-architecture.jpg
diff --git a/pages/RWKV-Architecture.mdx b/pages/RWKV-Architecture.mdx
index 92fa59e..d1def4c 100644
--- a/pages/RWKV-Architecture.mdx
+++ b/pages/RWKV-Architecture.mdx
@@ -455,23 +455,50 @@ RWKV-7 的架构代号是 “Goose（雁）” 。RWKV-7 **超越了 attention /
RWKV-7 的研究始于 2024 年 9 月，其预览版 `RWKV-7 "Goose" x070.rc2-2409-2r7a-b0b4a` 的训练代码首次提交于 RWKV-LM 仓库的 [commit](https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM/commit/e1d143f526e28be61fc06571034dda179101a683) 中。
-`RWKV-7 "Goose" x070.rc2-2409-2r7a-b0b4a` 的时间步递归公式：
+
+
+#### RWKV-7 架构优化细节[#rwkv-7-optimization-details]
+
+
+RWKV-7 采用了**动态状态演化**（Dynamic State Evolution），超越了 attention / linear attention 范式 $TC0$ 表达能力的根本限制。RWKV-7 拥有 $NC1$ 的表达能力，使其可以解决许多 attention 无法解决的问题。
+
+
+简单地说，传统注意力机制（如 Transformer 的 QKV-softmax-attention）会将多个 ${k, v}$（key 和 value 的向量对）存储起来，通过 $q$（query，查询向量）去匹配 key，得到对应的 value 输出。
+
+RWKV-7 不直接存储 ${k, v}$ 对，而是通过动态计算更新 state，从上下文动态学习 key 和 value 之间的关系，再使用更新后的 state 处理新的输入 $q$（在 RWKV 中是 $r$） 并得到输出。
+
+具体而言，RWKV-7 模型拥有一个内部模型 $v ≈ k S^\top$ 。它需要拟合一个简单的目标：对于给定的两个向量序列 ${k_t}$ 和 ${v_t}$，通过 $S$（state）把 $k_i$ 转化为 $v_i$ ，输出的 $v$ 需要和目标的 $v$ 尽量接近。
+
+为实现这个目标，RWKV-7 在推理时，对于 L2 损失函数 $\mathcal{L} = \frac{1}{2} \| v - k S^\top \|^2$ 自动模拟出动态的梯度下降，以此来持续训练内部模型 $v ≈ kS^\top$。
+
+**state 的梯度公式：**
$$
-S_t = S_{t-1} \left( \text{diag}(w_t) - \alpha_t^\top \beta_t \right) + v_t^\top \tilde{k}_t
+\frac{\partial \mathcal{L}}{\partial S} = S k^\top k - v^\top k
$$
+带权重衰减 $w_t$ 和学习率 $η_t$ 的 state 梯度下降公式：
+
$$
-\alpha_t = \text{normalize}(k_t + b_t)
+S_t = S_{t-1} \cdot \text{diag}(w_t) - \left( S_{t-1} k_t^\top k_t - v_t^\top k_t \right) \text{diag}(\eta_t)
$$
+等价于：
+
$$
-\beta_t = \alpha_t \cdot a_t
+S_t = S_{t-1} \left( \text{diag}(w_t) - k_t^\top k_t \text{diag}(\eta_t) \right) + v_t^\top k_t \text{diag}(\eta_t)
$$
-
-其中，$a_t$ 可看作 in-context learning rate。RWKV-7 拥有很强的 ICL 能力。
-
+RWKV-7 广义公式
+$$
+S_t = S_{t-1} \left( \text{diag}(w_t) + \text{a}_t^\top \text{b}_t \right) + \text{v}_t^\top \text{k}_t
+$$
+
+其中，合理的初始值选择为：
+
+$$
+\text{a} = -k ,\quad \text{b} = k \cdot \eta, \quad \text{v} = v, \quad \text{k} = k \cdot \eta
+$$
**RWKV -7 与历史版本（RWKV5/6）的时间步公式和状态更新机制对比：**
@@ -509,7 +536,7 @@ def ref_fwd(r, w, k, v, a, b):
```
-RWKV-7 处于**早期预览版本**，其论文仍然由 RWKV 作者彭博和社区成员共同撰写。截至 2024 年 11 月，论文仍处于撰写阶段，暂无具体发布计划。
+RWKV-7 论文由 RWKV 作者彭博和社区成员共同撰写。截至 2024 年 12 月，论文仍处于撰写阶段，暂无具体发布计划。
diff --git a/pages/RWKV-Wiki/Introduction.mdx b/pages/RWKV-Wiki/Introduction.mdx
index 4eb888a..b38a46e 100644
--- a/pages/RWKV-Wiki/Introduction.mdx
+++ b/pages/RWKV-Wiki/Introduction.mdx
@@ -1,11 +1,12 @@
---
title: RWKV简介 - 关于 RWKV
description: 关于 RWKV介绍了RWKV原理架构、如何体验RWKV、基于RWKV的应用、微调RWKV等内容。RWKV是一种具有 GPT 级大型语言模型（LLM）性能的 RNN，也可以像 GPT Transformer 一样直接训练（可并行化）。
-keywords: RWKV介绍,RWKV架构,rwkv是什么,RWKV模型用法,rwkv模型最新版本
+keywords: RWKV介绍,RWKV架构,rwkv是什么,RWKV模型用法,RWKV开源模型
---
import { Callout } from 'nextra/components'
import { Steps } from 'nextra/components'
+import { Tabs } from 'nextra/components'
RWKV（读作 RWaKuV）是一种具有 GPT 级大型语言模型（LLM）性能的 RNN，也可以像 GPT Transformer 一样直接训练（可并行化）。
@@ -17,49 +18,58 @@ RWKV 项目最初由彭博（Bo Peng ，BlinkDL）提出，随着项目被外界
## RWKV 架构和论文
-RWKV 模型架构有 RWKV-4、RWKV-5（代号 Eagle）、RWKV-6（代号 Finch） **三个正式版本**，更早以前的 RWKV 1/2/3 为实验版本。
+RWKV 模型架构有 RWKV-4、RWKV-5（代号 Eagle）、RWKV-6（代号 Finch）、RWKV-7（代号 Goose） **四个正式版本**，更早以前的 RWKV 1/2/3 为实验版本。
RWKV-4 是 RWKV 模型的首个正式版本，论文由 RWKV 作者彭博和 RWKV 社区共同完成，初次发表于 2023 年 5 月 22 日。同年 10 月，RWKV-4 架构论文被顶级会议 [EMNLP 2023](https://2023.emnlp.org/program/accepted_findings/) 收录。
-- RWKV-4 论文：《RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era》
-- 论文地址：[arXiv:2305.13048](https://arxiv.org/abs/2305.13048)
+- **RWKV-4 论文**：《RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era》
+- **论文地址**：[arXiv:2305.13048](https://arxiv.org/abs/2305.13048)
RWKV 5/6 两个架构在 RWKV-4 架构的基础上进行了若干改进。因此，这两个架构在同一篇论文中发布。
- RWKV 5/6 论文：《Eagle and Finch: RWKV with Matrix-Valued States and Dynamic Recurrence》
- 论文地址：[arXiv:2404.05892](https://arxiv.org/abs/2404.05892)
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有关 RWKV5/6 论文的解读，可以参考[此文章](https://rwkv.cn/news/read?id=382345)。
+RWKV-7 架构是 RWKV 的最新版本，架构的训练和推理代码均已定稿，架构论文正在由彭博和社区成员联合撰写。
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+RWKV-7 采用了动态状态演化（Dynamic State Evolution），超越了 attention / linear attention 范式 $TC$0 表达能力的根本限制。
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+RWKV-7 架构图如下：
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RWKV-6 架构图如下：
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RWKV-6 架构图由 RWKV 社区开发者按照 CC-BY-SA 许可发布，可以在 [rwkv-wiki.fandom](https://rwkv.fandom.com/zh/wiki/RWKV-6%E6%9E%B6%E6%9E%84) 上找到原始版本。
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+## RWKV 模型的版本状态
+从 RWKV-4 架构开始，RWKV 在每个版本都发布了多种参数规模的开源模型。
-## RWKV 模型的版本状态
+截至 2024 年 12 月，RWKV-4、RWKV-5 模型的生命周期已结束。推荐使用最新版本的 RWKV-6-world-V3 模型。得益于最新的架构设计，RWKV-6 模型在所有任务上的表现都更好。
-从 RWKV-4 架构开始，RWKV 在每个版本都提供了多种尺寸的开源模型。
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-截至 2024 年 7 月，RWKV-4、RWKV-5 模型的生命周期已结束。推荐使用最新版本的 RWKV-6 模型，得益于最新的架构设计，RWKV-6 模型在所有任务上的表现都更好。
-
-| 版本 | RWKV-V4 | RWKV-v5-Eagle | RWKV-v6-Finch |
-| --- | --- | --- | --- |
-| 论文 | 🎓[论文已发布](https://arxiv.org/abs/2305.13048) | 🎓与 RWKV-6 架构同一篇论文 | 🎓[论文已发布](https://arxiv.org/abs/2404.05892) |
-| 总体状态 | **⚠ 生命周期已结束** | **⚠ 生命周期已结束**| **✨ 稳定版本** |
-| 0.4B 模型 | ✅ 已发布 | ✅ 已发布 | ❌ 无计划 |
-| 1.5B 模型 | ✅ 已发布 | ✅ 已发布| ✅ [已发布](https://hf-mirror.com/BlinkDL/rwkv-6-world/blob/main/RWKV-x060-World-1B6-v2.1-20240328-ctx4096.pth) |
-| 3B 模型 | ✅ 已发布 | ✅ 已发布 | ✅ [已发布](https://hf-mirror.com/BlinkDL/rwkv-6-world/blob/main/RWKV-x060-World-1B6-v2.1-20240328-ctx4096.pth) |
-| 7B 模型 | ✅ 已发布 | ✅ 已发布| ✅ [已发布](https://hf-mirror.com/BlinkDL/rwkv-6-world/blob/main/RWKV-x060-World-7B-v2.1-20240507-ctx4096.pth) |
-| 14B 模型 | ✅ 已发布 | ❌ 无计划 | ✅ [已发布](https://hf-mirror.com/BlinkDL/rwkv-6-world/blob/main/RWKV-x060-World-14B-v2.1-20240719-ctx4096.pth) |
-| MoE 模型 | ❌ 无计划 | ❌ 无计划 | 计划中 |
+| 版本 | RWKV-V4 | RWKV-v5-Eagle | RWKV-v6-Finch | RWKV-v7-Goose |
+| --- | --- | --- | --- | --- |
+| 论文 | 🎓[论文已发布](https://arxiv.org/abs/2305.13048) | 🎓[论文已发布](https://arxiv.org/abs/2404.05892) | 🎓[论文已发布](https://arxiv.org/abs/2404.05892) | **✍️ 撰写中** |
+| 总体状态 | **⚠ EOL** | **⚠ EOL**| **✨ 稳定版本** | **⚙️ 模型训练中** |
+| 0.4B 模型 | ✅ 已发布 | ✅ 已发布 | ❌ 无计划 |**⚙️ 2025年1月上旬** |
+| 1.5B 模型 | ✅ 已发布 | ✅ 已发布| ✅ [已发布](https://hf-mirror.com/BlinkDL/rwkv-6-world/blob/main/RWKV-x060-World-1B6-v2.1-20240328-ctx4096.pth) |**⚙️ 2025年1月下旬** |
+| 3B 模型 | ✅ 已发布 | ✅ 已发布 | ✅ [已发布](https://hf-mirror.com/BlinkDL/rwkv-6-world/blob/main/RWKV-x060-World-1B6-v2.1-20240328-ctx4096.pth) |**⚙️ 2025年2月中旬** |
+| 7B 模型 | ✅ 已发布 | ✅ 已发布| ✅ [已发布](https://hf-mirror.com/BlinkDL/rwkv-6-world/blob/main/RWKV-x060-World-7B-v2.1-20240507-ctx4096.pth) |**📅 计划训练** |
+| 14B 模型 | ✅ 已发布 | ❌ 无计划 | ✅ [已发布](https://hf-mirror.com/BlinkDL/rwkv-6-world/blob/main/RWKV-x060-World-14B-v2.1-20240719-ctx4096.pth) |**📅 计划训练** |
+| MoE 模型 | ❌ 无计划 | ❌ 无计划 | ❌ 无计划 | ❌ 无计划 |
## 我应该使用哪些 RWKV 模型？
@@ -73,7 +83,7 @@ RWKV-6 架构图由 RWKV 社区开发者按照 CC-BY-SA 许可发布，可以在
请查看[本地部署 RWKV 模型的硬件性能需求](https://rwkv.cn/RWKV-Wiki/How-To-Play#vram-of-rwkv)，以确认使用哪一款 RWKV 模型。
-## RWKV 与 Transformer 模型的差异
+## RWKV 与 Transformer 的差异
### 优势
@@ -102,20 +112,6 @@ RWKV-6 架构图由 RWKV 社区开发者按照 CC-BY-SA 许可发布，可以在
| **RWKV CHNtuned / one-state-chat / role_play / novel ...** | RWKV 社区提供的微调模型，针对特定任务或数据类型优化。请优先考虑使用 RWKV-6 系列的微调模型。 |
-## RWKV 社区成员如何交流？
-
-我们拥有 [Discord 频道](https://discord.gg/bDSBUMeFpc) 和 [QQ 频道](https://pd.qq.com/s/f2iep06ms) ，同时也有 QQ 交流群：
-
-- RWKV 技术研发群：325154699
-- RWKV 交流群：224287095
-- ChatRWKV水和机器人群：597996773
-
-以下是一些由 RWKV 开源社区成员或爱好者组建的 QQ 群，用于 RWKV 相关项目的讨论：
-
-- RWKV第三方微调/训练/lora综合群：439087067
-- AI00_Server for RWKV 群：30920262
-- rwkv runner 懒人包交流群：818930736
-
## RWKV 模型的命名规则
RWKV 模型通常有两种命名规则：
@@ -135,6 +131,26 @@ RWKV 模型通常有两种命名规则：
| **20240208 / 20231113** | 模型的发布日期 |
| **ctx4096** | 预训练的上下文长度 |
+## RWKV 社区成员如何交流？
+
+我们拥有 [Discord 频道](https://discord.gg/bDSBUMeFpc) 和 [QQ 频道](https://pd.qq.com/s/f2iep06ms) ，同时也有 QQ 交流群：
+
+### 官方交流群
+
+| 群名称 | QQ群号 |
+| --- | --- |
+| RWKV 技术研发群 | 325154699 |
+| RWKV 用户交流群 | 224287095 |
+| ChatRWKV水和机器人群 | 597996773 |
+
+### 社区交流群
+
+| 群名称 | QQ群号 |
+| --- | --- |
+| RWKV第三方微调/训练/lora综合群 | 439087067 |
+| AI00_Server for RWKV 群 | 30920262 |
+| rwkv runner 懒人包交流群 | 818930736 |
+
## RWKV 的赞助与贡献者
@@ -145,6 +161,6 @@ RWKV 模型通常有两种命名规则：
- [alpin @ pygmalionAI](https://pygmalion.chat/)
- [AutoMeta @ AlignmentLab](https://twitter.com/alignment_lab)
- [Recursal.AI](https://recursal.ai)
-- 以及其他提供 GPU 资源而不公开姓名的支持者
+- 以及其他提供 GPU 资源的匿名支持者
同时，我们也感谢 RWKV 社区成员的辛苦付出，包括参与 RWKV 架构改进、使用 RWKV 进行学术研究、协助建设 RWKV 内容、测试最新模型，以及其他任何有帮助的工作。
\ No newline at end of file
diff --git a/pages/RWKV-Wiki/imgs/Rwkv-6_architecture.webp b/pages/RWKV-Wiki/imgs/rwkv-6-architecture.png
similarity index 100%
rename from pages/RWKV-Wiki/imgs/Rwkv-6_architecture.webp
rename to pages/RWKV-Wiki/imgs/rwkv-6-architecture.png
diff --git a/pages/RWKV-Wiki/imgs/rwkv-7-architecture.jpg b/pages/RWKV-Wiki/imgs/rwkv-7-architecture.jpg
new file mode 100644
index 0000000000000000000000000000000000000000..dbb28e54796577d6e9d3abca629da1e728fd049d
GIT binary patch
literal 782063
zcmeFYbyQp5w=WthxD+jc8jt{iLW@(ZUz`LhA!vXW3lQ9k)o?2iLLgWRBtUQp!Q0{v
z1%d@?Skbmn|Jyb
zul6?|8sryrYIEmrJ^%sNKIL6bd2zS@hIjgJcxS(WzwJ{_ZPdKIg8xqIZ~7ZCtE-QN
z`RSAK^mhpm2!I3h0a}0O|1^9`zQq85@(}=VHvQjaPIv&IITirmr~SJO^c(=-hyeg7
z6aOyzcc1t<1~~p(bmva*XHX~rV809iV6y=LxL*SR%*cP!o!EYI$^*WPP((4bbopQS5Do17I5b5-&OJdBzgwM^Gs*Xo@4%7|L_6;aQ+nf
zSr%R<7N+y(02cvtr@Hf}Mx0ziOx!X&ychX}l{L+R8>aYxvWiL;mR8n|{y`y`*eqNl
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