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RWKV-5/6 论文被 COLM 2024 收录

由 Bo PENG 和 RWKV 开源社区共同完成的 RWKV-5/6架构论文《Eagle and Finch: RWKV with Matrix-Valued States and Dynamic Recurrence》被顶级会议 COLM 2024 收录。 这是继 RWKV-4 架构论文《RWKV: Reinventing RNNs for the Transformer Era》被 EMNLP 2023 收录之后,RWKV 又一篇被国际顶会认可的论文。 作为 RWKV 社区代表,Stella Biderman 出席本次 COLM 2024 演讲: 关于 COLM 会议 Conference On Language Modeling(COLM)会议是一个大语言模型领域的新会议,由 Sasha Rush、Denny Zhou、Yejin Choi 等 NLP 头部科学家联合创立。 COLM 会议的主题包含语言模型的对齐、学习算法、推理算法、多模态等 17 个方面的研究,通过创建一个专注于语言建模研究的学术平台,理解、改进和批评 LM(语言模型)技术的发展。 COLM 2024 于 2...

RWKV 通过几万 token 的 CoT 解决几乎 100% 的数独问题

RWKV 做 CoT 特别有优势,因为推理速度和显存占用与上下文无关。即使做几百万 token 的 CoT 也不会变慢或额外消耗显存。 RWKV 社区开发者 @Jellyfish042 训练了一个用于解决数独谜题 的专用 RWKV 模型 Sudoku-RWKV ,项目的训练代码 和数据制作脚本均已开源。 GitHub 仓库:https://github.com/Jellyfish042/Sudoku-RWKV Sudoku-RWKV 使用 700k 条数独专用的 COT 数据进行训练,数据总量约 25B(250 亿) token。这些数据均使用仓库内的 generate_sudoku_data.py脚本自动生成。 100% 准确率 在 Jellyfish042 的测试中,Sudoku-RWKV 对最高 50 个空单元格的数独实现了 100% 的准确率。 高达 50 个空单元格的数独,解题难度会呈指数上升,而 RWKV 模型通过几万个 token 的 CoT 仍然可以实现近乎 100% 的解题率。 什么是数独 数独是一种逻辑游戏,玩家需要根据 9×9 盘面上的已知数字,推理出所有剩余空格...

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