大家好：)我们发现最小的RWKV - 7 0.1B（L12 - D768）在长文本处理方面已经很出色了，而且是100%的RNN（无注意力机制）：[图片链接1] RWKV - 7 World 0.1b在一个多语言数据集上进行了1T个token的训练：[图片链接2] 这些结果由RWKV社区测试：[测试链接] === 更多RWKV - 7 World的评估。它是目前最好的0.1b多语言语言模型。并且它是L12 - D768，而不是SmolLM的L30 - D576，所以速度非常快。[图片链接3] 可以在Gradio演示中试用：[试用链接] RWKV - 7 World下载：[下载链接] 更多模型：[模型链接] 训练它（及各种信息）：[训练链接] RWKV - Runner GUI：[GUI链接] RWKV - 7 World 0.1b在RWKV - Runner中的情况：[文件链接] 我也正在训练v7 0.4b/1b/3b。RWKV社区正在致力于将Transformer权重‘转移’到RWKV，并在几天前发布了一个v6 32b模型：[模型发布链接] === RWKV - 7已经摆脱了线性注意力机制，成为元上下文学习器，通过在每个token处进行上下文的梯度下降来对其状态进行测试时训练。这就是为什么与SSM（Mamba1/Mamba2）和RWKV - 6相比，RWKV - 7在长文本处理方面要好得多。更多细节在RWKV.com网站（还有30多篇与RWKV相关的论文）。[图片链接4] === 并且RWKV社区发现一个极小的RWKV - 6（有1200万个参数）已经可以通过非常长的思维链（CoT）解决任何数独问题：[数独解决链接] 因为RWKV是100%的RNN，所以无论上下文长度如何，我们总是有恒定的速度和显存占用。例如，它可以用400万个（!）token的思维链来解决‘世界上最难的数独’问题：[图片链接5]
讨论总结
原帖介绍了RWKV - 7模型的成果，如在长文本语境下表现优秀、训练数据等情况。评论者大多对RWKV - 7的成果表示认可、赞赏并对其未来发展充满期待，如期待3B模型发布、关注v7版本扩展情况。也有评论者提出一些疑问，像寻求学习RWKV的最佳资源、询问特定术语含义、软件使用问题等，还有对模型训练提出建议的，如建议停止在Pile数据集上进行训练。总体氛围较为积极，以正面评价为主。
主要观点
- 👍 RWKV看起来是很棒的成果并且未来发展前景好
- 支持理由：多个评论者表达对RWKV相关成果的钦佩，认为其未完全优化就已和基于变压器的LLMs相当，相信未来朝着RWKV方向发展
- 反对声音：无
- 🔥 期待RWKV - 7不同版本的发展情况
- 正方观点：评论者期待v7版本在超过10亿参数时的扩展情况、期待3B模型发布并关心其训练token数量
- 反方观点：无
- 💡 RNN有独特优势
- 解释：有评论者认为RNN能做变压器和注意力层做不到的事，RWKV推理模型会比传统推理模型表现更好
- 🤔 认可RWKV相关工作，但也存在一些问题
- 解释：如有人认可RWKV - Runner相关工作，但在操作转换格式时无反应、安装Python依赖项失败等问题
- 😎 建议停止使用Pile数据集进行训练
- 解释：因为2025年有更好的数据集，不需要与早期模型比较就能知道当前模型更好
金句与有趣评论
- “😂 RWKV looks like great stuff I’ve been following along for a while.”
- 亮点：表达了对RWKV的持续关注并且认可其为很棒的成果
- “🤔 我真诚地相信未来正朝着这个方向发展。”
- 亮点：体现出对RWKV未来发展方向的信心
- “👀 RNNs能做一些你用变压器和注意力层根本做不到的疯狂之事。”
- 亮点：强调了RNN相对于变压器和注意力层的独特优势
- “😎 Impressive man but can you please stop training on the Pile?”
- 亮点：在认可成果的同时提出关于模型训练数据集的不同看法
- “👍 great job.”
- 亮点：简洁地表达了对原帖作者的认可
情感分析
总体情感倾向为正面，大多数评论者对RWKV - 7相关成果表示认可、赞赏并充满期待。主要分歧点较少，仅有的分歧在于模型训练数据集方面，有评论者建议停止在Pile数据集上训练。可能的原因是技术发展到2025年有了更好的数据集选择。
趋势与预测
- 新兴话题：RWKV在句子 - 转换任务上的应用。
- 潜在影响：如果RWKV能够在更多任务上得到应用和优化，可能会对自然语言处理领域产生一定的推动作用，如改变相关模型的构建思路或者提供更多样化的解决方案。
详细内容：
标题：RWKV-7 0.1B 模型引发的 Reddit 热议
在 Reddit 上，一篇关于 RWKV-7 0.1B 模型的帖子引起了广泛关注。该帖子介绍了这个模型在长文本处理方面的出色表现，称其为 100%的 RNN（无注意力机制），支持 100 多种语言和代码，还提供了多个相关的链接供进一步了解。此帖获得了大量的点赞和众多的评论。
帖子引发的主要讨论方向包括对模型性能的期待、与其他模型的比较、训练资源和数据集的选择等。核心问题或争议点在于该模型的未来发展前景以及在不同应用场景中的实际效果。
在讨论中，有人表示一直在关注 RWKV，期待 v7 超过 1B 参数后的表现。有用户坚信未来的发展方向就是如此，认为尽管还未完全优化，但已能与基于 Transformer 的大语言模型相媲美，RNN 让模型能实现一些 Transformer 做不到的事情。还有人询问 3B 模型的发布情况以及训练的 token 数量。
也有人提出关于学习 RWKV 的最佳资源的问题，以及将模型应用于类似句子转换器任务的尝试。对于模型参数如 L12-D768 与 L30-D576 的含义，有人进行了猜测。有用户对模型的出色工作表示赞赏，还有人希望能提供 GGUFs，也有人对训练所使用的数据集提出了质疑。
总的来说，大家对 RWKV-7 0.1B 模型的讨论展现出了对其的浓厚兴趣和不同的看法，既有对其未来的乐观期待，也有对一些细节和发展方向的思考和争议。这充分反映了技术领域对新模型的关注和探索精神。
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