体验 RWKV-7 训练全过程,只需 400 行代码训练 3 分钟
我们发布了 rwkv7_train_simplified.py ,演示 RWKV-7 "Goose" 架构的训练全过程,无需任何外部训练框架。 https://github.com/BlinkDL/RWKV-LM/blob/main/RWKV-v7/train_temp/rwkv7_train_simplified.py 脚本将基于 2 层 RWKV-7 模型(仅 30860 个参数)训练"数字翻转 "任务:给定随机数字(例如168,以逗号结尾),模型输出其反转(例如861#以#结尾)。这个任务可测试模型的长距离建模能力。 整个训练脚本约 400 行代码: 训练环境与超参数设置 自定义 CUDA 算子 (WindBackstepping) RWKV 核心的 Time Mix 机制 (RWKV_Tmix_x070) 生成"数字翻转"训练数据的代码 (batch) RWKV 的 Channel Mix 模块 (FFN) RWKV 的模型结构定义 (MODEL) 训练代码 (优化器与反向传播) 模型效果评估 下面我们将对每个模块进行带注释的详细介绍。 环境与超参数设置 Line 1 ~ 28...
