原贴链接

这是一个指向https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/9742的链接内容未提及，无法准确翻译。

讨论总结

这是一个关于XTC sampler被合并到llama.cpp主分支的讨论。大多数人对这一事件持积极态度，有人表达期待、惊叹，也有人简单表示赞同。同时，也存在一些关于技术细节的讨论，例如XTC sampler对模型输出的影响、参数设置以及在特定前端和后端组合下使用XTC sampler未成功等问题。

主要观点

  1. 👍 期待XTC sampler被合并到llama.cpp主分支以及后续发展
    • 支持理由：评论者一直在等待这一事件发生，并希望Open Webui添加相关滑块。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 认为XTC sampler被合并进llama.cpp主线是惊人的好消息并肯定其积极影响
    • 正方观点：如Shir_man认为这是很棒的消息，会让故事更好。
    • 反方观点：无
  3. 💡 对XTC采样器能否减少不理想输出表示疑问并担心会揭示更多问题
    • 解释：有人提问是否有助于减少“slop”，有人担心只是揭示出第二层“slop”，还有人认为其主要好处不是减少“slop”而是提高创造力但也持保留态度。
  4. 💡 在特定前端与后端组合下使用XTC sampler未成功
    • 解释：有人尝试在SillyTavern前端和llama.cpp后端使用未成功，在staging分支中XTC参数虽能显示但无效果。
  5. 💡 给出llama - server启用包含xtc新采样管道的参数设置并分享使用特定模型的体验变化
    • 解释：rini17给出要在服务器命令行添加“–sampling - seq mx”的参数设置，且分享了使用mistral nemo 2407的体验变化。

金句与有趣评论

  1. “😂 no fucking way”
    • 亮点：用比较口语化且强烈的表达体现出对XTC sampler被合并到llama.cpp主线这一事件的惊讶。
  2. “🤔 Been waiting for this one, and DRY.”
    • 亮点：表达出对这一事件期待已久，并且提到了DRY这个相关概念。
  3. “👀 Hope that Open Webui adds a slider for it soon.”
    • 亮点：在对事件期待的基础上，提出了关于Open Webui功能添加的期望。
  4. “🤔 I worry over time we’ll realize it has just revealed a second layer of slop.”
    • 亮点：从不同角度看待XTC sampler被合并后的影响，提出担心会揭示更多问题。
  5. “💡 You must add\n\n–sampling - seq mx\n\nto server commandline to enable new sampling pipeline including xtc.”
    • 亮点：针对llama - server给出了实用的参数设置建议。

情感分析

总体情感倾向是积极的，大多数评论者对XTC sampler被合并到llama.cpp主分支表示期待、惊讶或直接表明是好消息。主要分歧点在于XTC sampler对模型输出的影响方面，有人认为它可能有助于改善输出，有人则担心它可能只是揭示更多问题而非解决问题，可能的原因是大家对XTC sampler的功能和效果有着不同的预期和理解。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会有更多关于如何让XTC sampler在不同前端和后端组合下成功使用以及如何进一步优化其在模型输出方面效果的讨论。
  • 潜在影响：如果能够解决在使用XTC sampler中出现的问题，可能会提高相关模型的性能和用户体验，对人工智能技术在实际应用中的发展有积极推动作用。

详细内容：

《XTC sampler 并入 llama.cpp 主线引发热烈讨论》

近日，Reddit 上一则关于“XTC sampler 已被合并到 llama.cpp 主线”的帖子引发了广泛关注。该帖子包含了链接 https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/9742 ，截至目前，已获得了众多点赞和大量的评论。

讨论的焦点主要集中在 XTC sampler 合并所带来的影响和其实际效果。有人一直在期待这一合并，并认为这能使故事变得更出色；也有人觉得它对于特别具有创造性思维的人来说是个好消息，不过也有人认为这既是福也是祸。

有人提出疑问，这是否有助于减少误差。有人担忧随着时间推移，会发现它只是揭示了第二层误差，甚至认为我们可能又回到了原点。还有人认为 XTC 的最大好处并非减少误差，而是提高创造力，它能让语言模型摆脱常规的完成方式，考虑其他路径，但同时也对基于采样器的解决方案持有复杂的态度，认为这只是不断打补丁。

有人尝试将各种采样器用于 L3.1 但效果不佳，认为这些模型过度依赖 GPT 模式，需要与 ChatGPT 区分开来。也有人分享了相关的链接 https://github.com/anchortense/exllamav2 - logit - threshold - samplers 。

有用户分享个人经历，表示尝试将其与 SillyTavern 前端和 llama.cpp 后端结合使用但未成功，还有人尝试后发现参数未显示或没有效果。但也有用户指出，在服务器命令行中添加–sampling - seq mx 可以启用新的采样管道包括 xtc，自己使用后效果显著。

那么，XTC sampler 到底能带来多大的改变？它能否真正解决现有模型存在的问题？这仍有待观察和进一步的探讨。但可以肯定的是，这次合并引发的讨论，为相关领域的发展提供了更多思考和探索的方向。