RWKV-6 Mezcla de Expertos

El modelo más grande de la familia RWKV, que utiliza la técnica MoE para mejorar la eficiencia.

Producto ComúnProgramaciónIAAprendizaje automático

Flock of Finches 37B-A11B v0.1 es el miembro más reciente de la familia RWKV. Se trata de un modelo experimental con 1100 millones de parámetros activos. A pesar de haber sido entrenado solo con 109.000 millones de tokens, obtiene puntuaciones en pruebas de referencia comunes comparables a las del modelo Finch 14B recientemente publicado. Este modelo emplea un método eficiente de mezcla de expertos dispersos (MoE), activando solo una parte de los parámetros en cada token dado, lo que ahorra tiempo y reduce el consumo de recursos computacionales durante el entrenamiento y la inferencia. Si bien esta arquitectura implica un mayor uso de VRAM, desde nuestra perspectiva, la posibilidad de entrenar y ejecutar modelos de mayor capacidad a bajo coste merece la pena.

- Arquitectura MoE RWKV-6 con 1100 millones de parámetros activos y 3700 millones de parámetros totales.
- Ahorro de tiempo y recursos computacionales durante el entrenamiento y la inferencia gracias a la tecnología MoE.
- Distribución uniforme de tokens a expertos mediante enrutamiento hash
lo que mejora la eficiencia de la inferencia.
- Combinación de expertos compartidos y nuevos expertos
proporcionando una FFN de doble ancho con selección dinámica.
- Entrenamiento de nuevos expertos con una alta tasa de aprendizaje inicial
que disminuye gradualmente hasta alcanzar la tasa de aprendizaje del modelo original a medida que avanza el entrenamiento.
- Soporte para aplicar token-shift en los nuevos expertos
mejorando la eficiencia del modelo.

El público objetivo son investigadores de IA
científicos de datos e ingenieros de aprendizaje automático que necesitan procesar conjuntos de datos a gran escala y buscan mejorar la eficiencia del entrenamiento y la inferencia de modelos. Flock of Finches
mediante la tecnología MoE
proporciona un modelo con un mayor número total de parámetros pero con mayor eficiencia computacional
ideal para usuarios profesionales que necesitan entrenar e implementar modelos a gran escala con recursos limitados.

Los investigadores utilizan el modelo Flock of Finches para tareas de procesamiento del lenguaje natural
como la clasificación de texto y el análisis de sentimientos.
Los científicos de datos utilizan este modelo para entrenar y probar modelos lingüísticos a gran escala con recursos de hardware limitados.
Los ingenieros de aprendizaje automático integran Flock of Finches en sus proyectos para mejorar la eficiencia de los parámetros y el rendimiento computacional del modelo.

1. Acceda a la plataforma Hugging Face y descargue el modelo y el código de Flock of Finches.
2. Configure el entorno de hardware necesario según las instrucciones de la documentación
asegurando especialmente disponer de suficiente VRAM.
3. Utilice la plataforma Featherless AI para realizar pruebas y comparaciones rápidas del modelo.
4. Ajuste y optimice el modelo según las necesidades del proyecto.

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RWKV-6 Mezcla de Expertos Alternativas

RWKV-6 Mezcla de Expertos — El modelo más grande de la familia RWKV, que utiliza la técnica MoE para mejorar la eficiencia.

ai-toolkit — Conjunto de scripts de IA, principalmente para el modelo Stable Diffusion.

Agente de Ciencia de Datos en Colab — Asistente de ciencia de datos de Colab basado en Gemini, que genera automáticamente el código completo del cuaderno de Colab.

3FS — 3FS es un sistema de archivos distribuido de alto rendimiento, diseñado específicamente para cargas de trabajo de entrenamiento e inferencia de IA.

Thunder Compute — Proporciona el servicio de nube GPU más económico del mundo, impulsando el desarrollo de IA/ML autohospedado.

Steev — Steev es una herramienta para optimizar el entrenamiento de modelos de IA, ayudando a los usuarios a mejorar la eficiencia del entrenamiento y el rendimiento del modelo.

Kolosal IA — Herramienta de entrenamiento e implementación de modelos de IA de ejecución local, que admite entrenamiento personalizado y uso en múltiples plataformas.

Heron — La tecnología de IA de Heron automatiza el procesamiento de trabajos con alta densidad de documentos, mejorando la eficiencia laboral.

DeepResearch123 — Sitio web de navegación de recursos de investigación de IA que ofrece recursos, documentación y casos prácticos de investigación de IA.

ai-data-science-team — Un equipo de ciencia de datos impulsado por IA que ayuda a los usuarios a completar tareas comunes de ciencia de datos más rápidamente.

Bakery — Una plataforma online de ajuste fino y monetización de modelos de IA de código abierto, que ayuda a empresas emergentes de IA, ingenieros de aprendizaje automático e investigadores.

Gemini 2.0 Flash Thinking — Modelo de IA desarrollado por Google que proporciona respuestas con una mayor capacidad de razonamiento.

Gemini 2.0 Flash Experimental — Modelo de IA de alto rendimiento desarrollado por Google DeepMind

Modelos Abiertos Phi — Modelos Abiertos Phi: modelos de lenguaje pequeño, potentes, económicos y de baja latencia.

Q-RWKV-6 32B Instruct Vista previa — Variante de modelo RWKV más potente, superando varios benchmarks en inglés.

Command R7B — Modelo de IA generativo rápido y eficiente

Phi-4 — Modelo de lenguaje pequeño y avanzado de Microsoft, centrado en el razonamiento complejo.

Trillium TPU — Unidad de Procesamiento de Tensor (TPU) de sexta generación de Google, que ofrece un rendimiento excepcional para cargas de trabajo de IA.

SPDL — Solución de carga de datos basada en threads para acelerar el entrenamiento de modelos de IA.

TRELLIS — Modelo generativo 3D que permite la creación de activos 3D de alta calidad y diversidad.

ChatGPT Pro — Solución de acceso a escala a modelos de IA de vanguardia

GitHub Copilot — Herramienta de autocompletado de código impulsada por IA

PaliGemma 2 — PaliGemma 2 es un potente modelo de lenguaje visual, fácil de ajustar.

Prime — Marco de entrenamiento de modelos de IA distribuidos globalmente de alta eficiencia

ControlNets para Stable Diffusion 3.5 Large — Tres modelos ControlNets para Stable Diffusion 3.5 Large

Generador de Animales Aleatorios — Generador de imágenes de animales impulsado por IA, crea rápidamente imágenes de animales de alta calidad.

LazyGraphRAG — Modelo de generación de respuestas mejorada por búsqueda y aumentada por grafo que establece un nuevo estándar de calidad y costo

Marco-o1 — Modelo de razonamiento a gran escala y abierto, para resolver problemas del mundo real

Workers AI — Ejecuta modelos de aprendizaje automático en la red global de Cloudflare

Kalavai — Plataforma en la nube de IA, al servicio de todos.