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自从我在本地尝试使用大型语言模型以来已经过去很多个月了，随着新模型不断涌现的速度，我感觉我有很多需要追赶的地方。那些拥有16GB显存GPU的用户，你们喜欢使用哪些模型，用于什么目的？

讨论总结

本次讨论主要围绕在拥有16GB VRAM GPU的情况下，用户推荐使用的各种模型及其在不同任务中的表现。讨论涉及多个领域，包括角色扮演、写作、编程等，用户分享了他们偏好的模型，如Mistral NeMo、Llama 3、Sao10k的微调版本，以及Rocinante 1.1在角色扮演方面的优越性能。此外，还有用户推荐了量化版本的模型，如Gemma 2 27B，以及优化工具如Ollama，这些工具能够帮助用户更好地运行和优化大型语言模型。讨论中还涉及了模型的性能、内存使用和配置对比，以及用户对某些模型被隐藏或删除的不满情绪。

主要观点

  1. 👍 Mistral NeMo及其微调版本
    • 支持理由：在多种任务上表现稳定。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  2. 🔥 Llama 3和Sao10k的微调版本
    • 正方观点：在写作和角色扮演方面表现出色。
    • 反方观点：无明显反对声音。
  3. 💡 Rocinante 1.1在角色扮演方面
    • 支持理由：表现优于其他模型。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  4. 👀 Ollama优化工具
    • 支持理由：通过简单的shell命令即可运行，优化LLMs。
    • 反对声音：无明显反对声音。
  5. 🚀 量化版本的Gemma 2 27B
    • 支持理由：适用于16GB VRAM GPU，性能良好。
    • 反对声音：无明显反对声音。

金句与有趣评论

  1. “😂 Mistral NeMo and all its finetunes. They all are pretty simillar to each other as i figured out, but most of them are pretty solid for a variety of tasks.”
    • 亮点：全面介绍了Mistral NeMo及其微调版本的多样性和稳定性。
  2. “🤔 Rocinante 1.1 is better for RP now, including NSFW.”
    • 亮点：直接指出了Rocinante 1.1在角色扮演方面的优越性能。
  3. “👀 Use Ollama. It can be run with just two shell commands, and it does an amazing job of optimizing LLMs for consumer-grade GPUs.”
    • 亮点：简洁明了地介绍了Ollama工具的易用性和优化效果。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，用户们分享了他们偏好的模型和使用体验，尽管有用户对某些模型信息被隐藏或删除表示不满。主要分歧点在于不同模型在特定任务上的表现，如角色扮演、写作和编程等。

趋势与预测

  • 新兴话题：量化方法和优化工具的使用，如HQQ+和Ollama，可能会引发更多关于如何优化模型性能的讨论。
  • 潜在影响：这些讨论可能会推动更多用户尝试和推荐新的模型和工具，从而影响模型开发和优化方向。

详细内容：

标题：16GB VRAM GPU 该选用何种模型？Reddit 热门讨论引关注

在 Reddit 上，有一篇题为“我已经很久没接触这方面了。如果你有一个 16GB VRAM GPU，你最喜欢用的模型是什么？”的帖子引起了热烈讨论。该帖子获得了众多用户的关注，评论区十分热闹。

帖子主要是在探讨对于拥有 16GB VRAM GPU 的用户，在众多新模型不断涌现的情况下，应该选择哪些模型以及用于何种目的。

讨论焦点主要集中在以下几个模型： 有人提到 Mistral NeMo 及其各种微调版本，认为它们对于多种任务都相当可靠，特别是 Llama 3 和 Sao10k 对其的微调在写作和角色扮演方面表现出色，其中 Lunaris 被认为是最佳选择。 有用户表示 Rocinante 1.1 在角色扮演方面，包括非公开内容的表现更好，认为它在捕捉对话中的微妙线索方面表现出色。 也有人推荐 InternLM 2.5 20B，认为它能很好地适配。 还有用户提到 nvidia/Llama3-ChatQA，称其是 Llama 3 经过调整用于检索增强生成的，比 Llama 3.1 更智能。

有用户分享道：“我曾发过几个冗长且有见地的帖子，提到了 Qwen2-7B-Instruct-v0.1 和 Gemma-2-27b-it，还附上了根据需求寻找最佳模型的有用工具和策略的链接。” 有人指出可以运行 Gemma 2 27B 的量化版本。 还有用户提到 Ollama，称其只需两个 shell 命令就能运行，对消费级 GPU 的 LLM 优化效果惊人。但也有人指出 Ollama 不是“一个模型”，而是一个帮助下载模型的包装器。

有人认为 phi3 small 在指令遵循方面表现很好。 有用户表示 Mistral-Nemo 12b 8 位量化版本不错。 也有人认为 Codestral 22B 适合编码，Gemma 2 27B 适合通用目的，或者可以使用量化程度更高的 Gemma 2 9B 并增加上下文长度。

对于模型的选择，大家各抒己见。但在讨论中也存在一些共识，比如对于不同模型在不同任务中的表现有一定的共同认知。而特别有见地的观点如详细比较不同量化方式对性能的影响，丰富了整个讨论。

总之，Reddit 上关于 16GB VRAM GPU 模型选择的讨论丰富多样，为用户提供了众多参考和思考方向。