使用场景

研究人员使用Flock of Finches模型进行自然语言处理任务，如文本分类和情感分析。

数据科学家利用该模型在有限的硬件资源下进行大规模语言模型的训练和测试。

机器学习工程师将Flock of Finches集成到他们的项目中，以提高模型的参数效率和计算性能。

产品特色

- 11亿活跃参数，37亿总参数的MoE RWKV-6架构。

- 利用MoE技术，在训练和推理中节省时间和计算资源。

- 通过hash routing实现token到专家的均匀分布，提高推理效率。

- 共享专家和新专家结合，提供动态选择的双宽度FFN。

- 使用高初始学习率训练新专家，并随着训练进展逐渐降低至原始模型的学习率。

- 支持在新专家中应用token-shift，提高模型效率。

- 在多种行业标准基准测试中表现与Finch 14B模型相当。

使用教程

1. 访问huggingface平台，下载Flock of Finches模型和代码。

2. 根据文档说明，设置必要的硬件环境，特别是确保有足够的VRAM。

3. 使用featherless AI平台进行模型的快速测试和比较。

4. 根据项目需求，对模型进行微调和优化。

5. 在完成模型训练后，使用lm-eval-harness等工具进行基准测试。

6. 根据测试结果，调整模型参数和结构，以获得最佳性能。

7. 将训练好的模型部署到实际应用中，如聊天机器人、文本生成等。

8. 持续监控模型性能，并根据反馈进行迭代优化。