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- 为什么都在用ollama而lm studio却更少人使用? - 知乎
3 还有一点，ollama是llama cpp实现模型推理，模型小，速度快。 4 还有，ollama提供11434端口的web服务，重要的是还兼容openai的端点接口，可以和各种前端配合，比如ollama自己open webui，国产的chatbox，连后端带界面，一套搞定
- 十分钟读懂旋转编码（RoPE）
旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）是论文 Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding 提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。而目前很火的 LLaMA、GLM 模型也是采用该位置编码方式。 和相对位置编码相比，RoPE 具有更好的 外推性
- llama. cpp里面的Q8_0,Q6_K_M,Q4_K_M量化原理是什么？ - 知乎
llama cpp里实现了多种量化方法，下面我们来整体介绍一下， 可能会存在一些理解偏差，因为官方文档实在是太少了，如果发现有错误，请不吝指教。 二、llama cpp中主要量化方法系列 1 传统量化方法
- 大模型参数量和占的显存怎么换算？ - 知乎
大模型参数量和占的显存怎么换算？ Llama 7B或者baichuan7b跑起来需要多少显存？ 能根据参数量估计出来么？ 显示全部 关注者 138 被浏览
- 每次更新https: www. ollama. ai上的model都很慢，国内有没有镜像？ - 知乎
如题作为一名优秀的少先队员，我们的首要目的肯定是解决群友的问题。在这里有一些前置知识，我们需要用到小学二年级的知识，去了解下 ollama 是个什么东西。这里，我们就假设大家都已经学习了 ollama 的基础知识，继续往下讲。 ollama 提供了可以在本地加载模型的方案，就是使用一个配置文件的
- 现在如何获取llama2模型呢？ - 知乎
主要有三类模型的参数： llama 2 llama 2-code llama 2-guard 一般需要魔法下载 基本的步骤： meta官网申请llama2的使用（一般是秒通过，可以把三类模型全部勾选） 去 facebookresearch llama: Inference code for LLaMA models 的GitHub中clone仓库到本地 解压后运行download sh脚本开始模型的
- 如何解释大模型的重复生成现象？ - 知乎
=======更新 2023 10 07=== 更新一下我们在大语言模型的重复生成问题上的最新分析。之前的DITTO发现了模型随着句子级别的context重复会产生概率增强效应 (self-reinforce)，这篇工作进一步推广了这种效应：发现在大语言模型上，比如LLaMa, 任意的两个phrase和token都会产生叠加效应而使得未来产生相似的pattern
- 现在LLM 的大小为什都设计成6 7B、13B和130B几个档次？ - 知乎
后来 Llama 发布的时候， RoPE 已经证明比相对位置编码要好，再一个 Meta 可能想验证 Chinchilla Scaling Law 的正确性，所以就把相对位置编码去掉，这样参数回退到 65B。 尝试用一个略小一点的模型看能否和 Chinchilla 打平。 不过 llama2 的时候又回到了 70B。
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