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讨论总结

这篇Reddit帖子围绕开源软件llama.cpp在支持新模型方面的挑战展开了深入讨论。用户们普遍关注软件的代码维护复杂性、对新模型支持的延迟以及一些已知问题的持续存在。尽管存在这些问题，社区对llama.cpp的开发者表示了赞赏，认为他们在不断改进和更新软件。讨论中还涉及了用户对免费软件的合理期望，以及如何通过自定义和改进来解决问题。整体上，讨论反映了用户对软件性能和更新的关注，以及对开源社区的支持和期待。

主要观点

  1. 👍 llama.cpp在支持新模型方面表现出色，但每个新模型都需要更改代码，这很麻烦。
    • 支持理由：尽管存在挑战，但llama.cpp的开发者一直在努力改进软件。
    • 反对声音：一些用户认为代码维护的复杂性影响了软件的可用性。
  2. 🔥 Phi-3-small等模型至今仍未得到llama.cpp的支持，这表明llama.cpp在某些模型上存在支持不足的问题。
    • 正方观点：用户期待llama.cpp能尽快支持更多模型。
    • 反方观点：开发者需要时间来确保新模型的支持质量。
  3. 💡 llama.cpp的架构可能难以支持某些重要模型，且维护难度大。
    • 解释：一些用户认为llama.cpp的架构问题在于过度使用纯C语言，导致维护困难。
  4. 👀 尽管存在问题，评论者们仍然对llama.cpp表示赞赏，认为它是开源软件中的佼佼者。
    • 解释：用户理解开源软件的维护难度，并对开发者的努力表示感谢。
  5. 🚀 用户希望使用ONNX格式来支持Phi 3模型，并期待Phi 3.5模型的ONNX支持。
    • 解释：技术需求推动了对软件更新和模型支持的期待。

金句与有趣评论

  1. “😂 synn89：I will say that the llamacpp peeps do tend to knock it out of the park with supporting new models.”
    • 亮点：表达了对llama.cpp开发者支持新模型的赞赏。
  2. “🤔 coder543：Sometimes they knock it out of the park… Phi-3-small still isn’t supported by llama.cpp even to this day.”
    • 亮点：指出了llama.cpp在某些模型支持上的不足。
  3. “👀 mrjackspade：Llama.cpp is a clusterfuck architecturally, and the writing has been on the wall for a while.”
    • 亮点：幽默地表达了llama.cpp架构问题的复杂性。
  4. “😂 carnyzzle：patiently waiting for the phi 3.5 moe gguf”
    • 亮点：幽默地表达了等待软件更新的无奈。
  5. “👌😂🫴 woswoissdenniii：👌😂🫴”
    • 亮点：通过表情符号传达了对帖子内容的认同和轻松的态度。

情感分析

讨论的总体情感倾向是积极的，尽管存在对软件更新和模型支持的担忧。用户们对llama.cpp的开发者表示了赞赏，并对开源社区的支持和期待。主要分歧点在于对软件更新速度和模型支持的期望，以及对代码维护复杂性的理解。

趋势与预测

  • 新兴话题：用户对ONNX格式的需求和对Phi 3.5模型的支持期待可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对llama.cpp的持续改进和模型支持的增强可能会进一步提升其在开源社区中的地位和影响力。

详细内容：

标题：Reddit 上关于 llama.cpp 软件的热烈讨论

在 Reddit 上，一则题为“我要求这个免费软件更新，否则我将继续不付费！”的帖子引起了广泛关注。该帖子配有一张暗示软件开发过程中等待支持或更新问题的梗图，链接为：https://i.redd.it/s10c3klr12kd1.jpeg 。此帖获得了众多的点赞和大量的评论，引发了关于 llama.cpp 软件的一系列讨论。

讨论的焦点主要集中在 llama.cpp 在支持新模型方面存在的问题。有人认为 llama.cpp 的开发人员在支持新模型方面表现出色，也有人指出 Phi-3-small 至今仍未得到 llama.cpp 的支持。还有用户表示 llama.cpp 在支持一些重要模型上存在架构上的不足，比如 InternVL 和 VLMs 等。

有用户分享道：“Llama.cpp 从架构上来说就是一团糟，这种情况已经存在一段时间了。大量使用‘C++写成的 C 语言’是个灾难，从他们出现的众多 CVE 就可见一斑。”

也有人提出：“Llama.cpp 不是建立在 PyTorch 之上，所以支持模型所需的工作量并非取决于编程语言或编写方式，而是其架构。”

不过，也有用户认为，很多模型刚推出时实现不正确且长期未得到修正，但同时也表示理解这是社区项目的常见情况。

还有用户提到像 llamafile 这样的项目，并对其在提升 llama.cpp 质量和性能方面的作用进行了讨论。

在这场讨论中，既有对 llama.cpp 存在问题的批判，也有对其努力和进步的肯定。但总体来说，大家都希望 llama.cpp 能够在支持新模型方面做得更好，不断完善和提升自身的性能和稳定性。