原贴链接

https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/8980

讨论总结

Reddit用户围绕RWKV v6模型支持合并到llama.cpp的情况进行了深入讨论。主要关注点包括模型的实际应用表现、与其他先进模型的比较、成本效益、以及对未来技术发展的影响。用户们特别提到了RWKV模型在翻译和编程任务中的优势，以及其对Mamba 2和Codestral 7B的支持。此外，讨论还涉及了RWKV模型的开源性质、非盈利地位，以及其结合RNN和transformer优点的特点。

主要观点

  1. 👍 RWKV v6模型在实际应用中的表现如何，特别是与之前的版本相比。
    • 支持理由：用户讨论了RWKV模型在特定任务如翻译方面的优势，以及其对Mamba 2和Codestral 7B的支持。
    • 反对声音：有用户指出RWKV模型在实际应用中表现不佳，且RNN架构存在梯度消失问题。
  2. 🔥 与最先进的transformer模型相比，RWKV模型的性能并不突出，但在没有大公司资助的情况下，其表现已经非常出色。
    • 正方观点：用户认为RWKV模型在没有大公司资助的情况下，其表现已经非常出色。
    • 反方观点：有用户指出RWKV模型在实际应用中表现不佳。
  3. 💡 RWKV模型的支持为Mamba 2和Codestral 7B的开发铺平了道路，后者在编程任务中表现出色。
    • 解释：用户提到Codestral 7B模型已经可以在llama.cpp上运行，但存在一些性能问题需要解决。

金句与有趣评论

  1. “😂 Maykey：Is it good in practice? Previous versions were very prone to repetition (at least when I did fp16).”
    • 亮点：提出了对RWKV模型实际应用效果的疑问。
  2. “🤔 Everlier：Compared to SOTA transformers - it’s not very good. As an alternative architecture and an effort of very few people without a megacorp funding - it’s insanely good.”
    • 亮点：对比了RWKV模型与最先进transformer模型的性能，并强调了其在没有大公司资助的情况下取得的成就。
  3. “👀 RadiantHueOfBeige：I’m more interested in the collateral damage - it cleared the path for Mamba 2 support, and with it Mistral’s 7B Codestral support.”
    • 亮点：关注了RWKV模型对其他模型支持的推动作用。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户们对RWKV模型的性能和成本效益表示认可，尤其是在没有大公司资助的情况下。然而，也存在一些批评声音，主要集中在模型在实际应用中的表现和RNN架构的局限性。

趋势与预测

  • 新兴话题：RWKV模型对Mamba 2和Codestral 7B的支持可能会引发更多关于这些模型性能和应用的讨论。
  • 潜在影响：RWKV模型的开源和非盈利性质可能会吸引更多开发者参与其开发和优化，进一步推动技术发展。

详细内容：

标题：RWKV v6 模型在 llama.cpp 中的支持引发热议

近日，Reddit 上关于“RWKV v6 模型支持合并到 llama.cpp”的话题引发了广泛关注。该帖子包含了相关链接https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/8980 ，并吸引了众多用户参与讨论，评论数众多。

讨论的焦点主要集中在 RWKV 模型的性能、应用以及其在行业中的地位等方面。有人提出疑问：“它在实际应用中表现好吗？之前的版本很容易重复（至少我在使用 fp16 时是这样）。”也有用户将其与 SOTA 变压器进行比较：“与最先进的变压器相比，它不是非常出色。但作为一种替代架构，并且是由很少的人在没有大型公司资助的情况下努力完成的，它已经非常出色了。”

有用户表示对其带来的附带影响更感兴趣：“它为 Mamba 2 支持扫清了道路，随之而来的是 Mistral 的 7B Codestral 支持。7B Codestral 在编码任务中是绝对的强者，有开放许可证，运行成本也很低。”还有人询问：“Codestral 7b 能在 llama.cpp 上运行吗？”得到的回答是：“能，但仅在 https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/9126 中，一周前就有了。尚未合并到主分支，因为会导致约 10%的文本生成速度损失（Mamba-2 状态很大），我想在合并之前解决这个问题。”

有人指出 RWKV 在某些方面表现出色，比如翻译，训练成本也低。但也有人认为很难说它能否与注意力变压器一样好，因为目前只看到了小模型和有限的训练数据。还有用户提问：“什么是 RWKV？”“哪里可以在线测试？”有人回答可以在“openrouter”https://huggingface.co/spaces/BlinkDL/RWKV-Gradio-2 进行测试。

对于 RWKV 总体表现如何以及为何没有受到大公司的关注，有用户认为：“因为在实际中效果不是特别好。如果效果好，就会被采用并出现在排行榜上。”也有人指出：“RNN 无论如何巧妙连接，都存在梯度消失的问题。也就是说，单个向量能承载的信息有限。”

总体来看，关于 RWKV 模型的讨论观点各异，既有对其优势的肯定，也有对其不足和面临挑战的担忧。但正是这样的讨论，为我们更全面地了解这一模型提供了多元的视角。