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我总是看到人们建议使用 phi 3 mini 128k 进行总结，但我并不理解。

在我的系统上，Phi 3 mini 在 30k 上下文窗口下占用 17gb 的 vram+ram LLama 3.1 8b 在我的系统上，30k 上下文下占用 11gb 的 vram+ram

我是不是遗漏了什么？现在，由于它有 128k 的上下文大小，我可以在使用更少内存的情况下，更快地使用 llama 3.1 8b。

讨论总结

本次讨论主要聚焦于Phi 3 mini和Llama 3.1 8b模型的内存使用问题。用户们普遍关注Phi 3 mini在128k上下文窗口下占用大量内存的情况，以及Llama 3.1 8b在相同上下文大小下能更快且使用更少的内存的优势。讨论中涉及了KV缓存的量化技术、flash attention的启用、以及不同模型在不同上下文大小下的性能表现。此外，还有用户分享了关于Phi 3 mini在低RAM环境下的适用性，以及开放源代码许可证的优势。总体而言，讨论涉及了内存优化、模型比较、性能优化等多个方面，为用户提供了丰富的技术见解和优化建议。

主要观点

  1. 👍 Phi 3 mini不使用GQA，导致内存需求较高
    • 支持理由：Phi 3 mini在处理大上下文时需要更多的内存资源。
    • 反对声音：可以通过量化KV缓存来减少内存使用。
  2. 🔥 可以通过量化KV缓存来减少内存使用
    • 正方观点：llama.cpp支持KV量化，需要启用flash attention。
    • 反方观点：不建议使用Q8量化选项，因为它性能较差。
  3. 💡 Phi 3 mini在低RAM环境下的适用性
    • 解释：Phi 3 mini在较低上下文时VRAM需求较低，适合家庭用户。

金句与有趣评论

  1. “😂 sky-syrup：iirc phi-3 does not use GQA. This means a lot of memory is required for context compared to other models.”
    • 亮点：指出了Phi 3 mini内存需求高的原因。
  2. “🤔 m18coppola：llama.cpp supports KV quantization, I think you need to have flash attention enable alongside it.”
    • 亮点：提供了减少内存使用的具体技术方法。
  3. “👀 Pedalnomica：test them both and see which works best for your use case.”
    • 亮点：强调了根据实际需求选择模型的建议。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为中性，用户们对于Phi 3 mini和Llama 3.1 8b的内存使用问题进行了深入的技术探讨。主要分歧点在于Phi 3 mini在处理大上下文时的内存需求，以及如何通过技术优化减少内存使用。可能的原因包括模型设计的差异、技术优化的程度等。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化KV缓存和flash attention技术的进一步优化和应用。
  • 潜在影响：对模型性能和内存使用的优化将影响未来模型的设计和应用场景的选择。