对于llama.cpp社区来说，今天真是个大喜的日子！非常感谢所有致力于这些项目的开源开发者。
以下是我们取得的成果：
MiniCPM-V-2.6 支持
- 合并: https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/8967
- HF 仓库: https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6
- GGUF: https://huggingface.co/openbmb/MiniCPM-V-2_6-gguf
- 摘要: MiniCPM-V 2.6 是一个强大的8B参数多模态模型，在单图像、多图像和视频理解任务上超越了许多更大的专有模型。它在各种基准测试中提供了最先进的性能，具有强大的OCR能力，并通过高令牌密度实现高效处理，加快处理速度。
Nemotron/Minitron 支持
- 合并: https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/8922
- HF 集合: https://huggingface.co/collections/nvidia/minitron-669ac727dc9c86e6ab7f0f3e
- GGUF: 尚未有（如果有人要求，我可以着手处理）
- 技术博客: https://developer.nvidia.com/blog/how-to-prune-and-distill-llama-3-1-8b-to-an-nvidia-llama-3-1-minitron-4b-model
- 摘要: Nvidia研究团队开发了一种方法，可以将大型语言模型（LLMs）精简为更小的模型，同时性能损失最小。他们尝试在Llama 3.1 8B模型上应用这种方法，以创建一个4B模型，这无疑将是该尺寸范围内最好的模型。研究团队正在等待公开发布的批准。
Exaone 支持
- 合并: https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/9025
- HF 仓库: https://huggingface.co/LGAI-EXAONE/EXAONE-3.0-7.8B-Instruct
- GGUF: 尚未有（如果有人要求，我可以着手处理）
- 论文: https://arxiv.org/abs/2408.03541
- 摘要:
我们介绍了EXAONE-3.0-7.8B-Instruct，这是一个预训练和指令调优的双语（英语和韩语）生成模型，拥有78亿参数。该模型通过8万亿精选令牌进行预训练，并通过监督微调和直接偏好优化进行后训练。它在与其他同类最先进的开放模型的基准性能上表现出色。
- 许可证: 该模型的许可证存在争议，禁止商业使用并声称对用户输出拥有所有权：https://huggingface.co/LGAI-EXAONE/EXAONE-3.0-7.8B-Instruct/blob/main/LICENSE
讨论总结
Reddit用户围绕llama.cpp社区的最新技术更新展开了热烈讨论，特别是关于MiniCPM-V-2.6、Nemotron/Minitron和Exaone的支持。用户们对这些更新表示兴奋，并感谢开源开发者的工作。讨论中还涉及到模型的兼容性问题，特别是如何在Windows和Ollama上使用这些模型。此外，用户们提出了对更简单、用户友好的安装和使用体验的期待，以及对未来语音交互聊天机器人的展望。
主要观点
- 👍 对最新技术更新表示兴奋和感谢
- 支持理由：这些更新为社区带来了新的功能和性能提升。
- 反对声音：部分用户对某些更新是否真正为“合并”表示怀疑。
- 🔥 请求创建Exaone的GGUF文件
- 正方观点：这将便于用户使用该模型。
- 反方观点：目前尚未有明确的解决方案。
- 💡 对模型的兼容性和用户友好性提出担忧
- 解释：用户们希望这些模型能更容易地在不同平台上使用，特别是Windows和Ollama。
金句与有趣评论
- “😂 YearZero：Hell yeah! Thanks for the updates, it’s hard to keep track of the merges.”
- 亮点：表达了用户对更新的兴奋和对社区工作的感谢。
- “🤔 GoogleOpenLetter：I just don’t understand a lot of the open source community. They often spend so much time tinkering that they end up with an output that’s so convoluted and technical that only a tiny subset of people have the skills to use it.”
- 亮点：反映了用户对开源项目过于技术化的担忧。
- “👀 GoogleOpenLetter：What I’m really after is a microphone chatbot I can talk to that can see my screen and read my documents.”
- 亮点：展示了用户对未来技术发展的期待。
情感分析
讨论的总体情感倾向是积极的，用户们对技术更新表示兴奋和感谢。然而，也存在一些担忧，主要集中在模型的兼容性和用户友好性上。这些担忧可能源于开源项目的技术复杂性，以及普通用户在使用这些技术时的困难。
趋势与预测
- 新兴话题：未来可能会有更多关于简化模型安装和使用流程的讨论，以及对语音交互聊天机器人的需求。
- 潜在影响：这些技术更新可能会推动开源社区在用户友好性和兼容性方面的改进，从而吸引更多普通用户参与。
详细内容：
《Llama.cpp 的重大更新引发热议》
在 Reddit 上，一则关于“Llama.cpp: MiniCPM-V-2.6 + Nemotron/Minitron + Exaone support merged today”的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。
原帖主要介绍了 llama.cpp 社区的最新成果，包括 MiniCPM-V-2.6 支持、Nemotron/Minitron 支持和 Exaone 支持，并提供了相关的合并链接、HF 仓库链接、GGUF 情况、技术博客、论文等详细信息。还分别介绍了每个模型的特点和优势，如 MiniCPM-V 2.6 是强大的 8B 参数多模态模型，在图像、视频理解任务上表现出色；Nvidia 研究出将大型语言模型精简为较小模型且性能损失最小的方法等。
帖子引发的讨论方向多样。有人对新模型充满期待，比如有用户说：“太棒了！感谢这些更新，要是能制作一个 EXAONE 的 gguf 就更好了！”还有用户迅速提供了相关的 gguf 链接：“一个 Exaone gguf 马上就来（几个小时后准备好）：https://huggingface.co/ThomasBaruzier/EXAONE-3.0-7.8B-Instruct-GGUF” 。也有人提出了使用和安装过程中的问题，比如有用户询问：“能有人提供更新的推理指令吗？我一直在使用 hf 页面上 gguf 模型下指向 llama.cpp 的 openbmbs v 的那些，但我想在 Windows 上安装 llama-cpp-python 并进行推理，但尝试将 mmproj 作为 gguf 传递给 clip_model_path 时失败了。”还有用户希望为特定模型制作 q8 gguf。
同时，也有用户表达了对开源社区的看法。有人认为开源社区常常花费大量时间进行调整，导致成果复杂且技术门槛高，只有少数人能使用，比如有用户说：“我只是不太理解很多开源社区。他们经常花费大量时间摆弄，结果弄出一个如此复杂和技术性的输出，只有一小部分人有技能使用它。我有技术头脑但不懂编码。对我来说，GPT4ALL 是最好的框架/示例——一个简单的 Windows 安装程序，一个简单的图形用户界面，轻松下载模型，轻松添加文档。这就是史蒂夫·乔布斯如此高效的原因，这是 PC 高手们经常忘记的一课。”但也有人认为这正是开源社区的特点，有用户表示：“咱们得说，这个开源社区的一部分人就是喜欢摆弄。我们这里有很多开发者和技术爱好者，所以这并不奇怪！”
在这场讨论中，对于新模型的期待是共识，大家都希望能尽快体验和使用这些新成果。而关于开源社区的工作方式和成果的易用性则存在争议。特别有见地的观点是将 MiniCPM 集成到 GPT4ALL 中，并增加语音聊天功能的想法，丰富了对模型应用场景的讨论。
总之，这次 llama.cpp 的更新在 Reddit 上引发了热烈的讨论，让人们对这些新模型充满期待，也促使大家对开源社区的发展进行思考。
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