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讨论总结

本次讨论围绕RWKV - 7“Goose” 🪿 1.5B的发布展开。部分用户表达了对该成果的喜爱和期待，如希望它变得更主流、期待后续模型表现、希望它能成为本地翻译模型等。同时也有对模型特性的技术讨论，例如它是特殊的RNN并结合了多种优点。还有用户提供了相关资源链接，当然也存在负面评价，称其质量差且有幻觉现象。总体氛围是积极与消极评价并存。

主要观点

  1. 👍 喜爱RWKV - 7的工作成果
    • 支持理由：希望它更主流并得到支持，能运行它就是对成果的肯定
    • 反对声音：无
  2. 🔥 RWKV - 7不是普通Transformer而是特殊RNN
    • 正方观点：它可像GPT Transformer那样直接训练且有多种优点
    • 反方观点：无
  3. 💡 疑惑为何没有更多模型采用RWKV - 7
    • 支持理由：提出显存/内存要求、长上下文稳定性、训练难度等可能原因
    • 反对声音：有更多模型使用类似理念
  4. 👍 希望RWKV - 7成为本地翻译模型
    • 支持理由：其他类似规模模型表现差
    • 反对声音：无
  5. 👎 认为RWKV - 7版本质量差且有幻觉
    • 支持理由：无
    • 反方观点：喜爱该模型的用户可能反对

金句与有趣评论

  1. “😂我喜欢看到他们的工作成果！”
    • 亮点：直接表达对RWKV - 7成果的喜爱。
  2. “🤔It’s not an ordinary transformer model, it’s an RNN which can be directly trained like a GPT transformer (parallelizable).”
    • 亮点：清晰阐述RWKV - 7模型的特性。
  3. “👀I hope this model can become my local translation model.”
    • 亮点：体现对RWKV - 7在翻译功能上的期待。
  4. “😒Its horrible and hallucinates.next”
    • 亮点：简洁地表达对RWKV - 7版本的负面看法。
  5. “🤓I remember when llama released and there was RWKV guy. I tried his 7 and 14b back in the day.”
    • 亮点：回忆与RWKV相关的经历。

情感分析

总体情感倾向是混合的，既有积极的喜爱、期待之情，也有消极的不满、反对态度。主要分歧点在于对RWKV - 7“Goose” 🪿 1.5B版本的质量评价。可能的原因是不同用户对模型的期望和使用场景不同，以及对模型性能评估的标准存在差异。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型是否能在翻译功能上有出色表现。
  • 潜在影响：如果在翻译功能上表现良好，可能会吸引更多用户关注，反之可能影响其进一步推广。

详细内容：

标题：RWKV-7 “Goose” 1.5B 版本发布引发热议

Reddit 上一则关于“RWKV-7 ‘Goose’ 1.5B 发布”的帖子吸引了众多关注。截至目前，该帖子收获了众多点赞和评论。帖子主要围绕这一模型展开讨论，大家的关注点主要集中在模型的特点、应用前景以及可能存在的问题等方面。

在讨论中，有人表示非常喜欢看到他们的工作，希望该模型能更加主流并得到支持，以便自己能够运行。还有人超级期待 7B v7 模型的表现。有人好奇 RWKV 有何特别之处，有人解释道它不是普通的变压器模型，而是一种可以像 GPT 变压器一样直接训练的 RNN，结合了 RNN 和变压器的优点，具有出色的性能、线性时间、恒定空间等特点，并且是 100%无注意力的，还是 Linux 基金会的 AI 项目。

有人提出疑问，既然这个模型这么好，为什么没有更多的模型采用它，是因为 VRAM/RAM 要求过高，还是在长上下文处理中不稳定，或者是训练和微调难度大。也有人指出有更多模型使用了类似的想法。

有人回忆起过去尝试该模型的经历，甚至提供了相关的.cpp 链接。还有人希望这个模型能成为自己的本地翻译模型，也有人认为它表现糟糕并存在幻觉。

究竟 RWKV 模型能否在未来得到更广泛的应用和支持，又是否能克服现有的种种问题，这成为了本次讨论的核心争议点。