使用场景

用于开发多语言的聊天机器人。

在大规模文本数据集上进行情感分析。

作为语言模型，辅助翻译和文本生成任务。

产品特色

Finch 14B模型具有更高效的数据处理能力，改进了长期记忆管理。

基于Eagle 7B模型的继续训练，通过堆叠两个7B模型来增加短期记忆。

使用广泛的基准测试评估模型性能，包括Open LLM Leaderboard v1基准。

Finch 7B相较于Eagle 7B在所有基准测试中提高了5.38%，而Finch 14B额外提高了7.14%。

模型训练使用了1.42T tokens的数据集，证明了模型深度未饱和。

RWKV项目接受GPU集群时间捐赠，以支持进一步的训练和开发。

模型权重、推理服务和训练代码均已开源，可在相关链接中获取。

使用教程

访问RWKV的GitHub页面，下载模型权重和训练代码。

根据提供的指南，设置并配置所需的硬件和软件环境。

利用提供的推理服务进行模型测试或直接集成到应用中。

参与社区讨论，为模型的训练和发展贡献GPU集群时间。

根据项目需求，对模型进行微调和优化。

利用模型进行文本处理任务，如翻译、摘要或生成。