原贴链接

这是一个指向https://github.com/ollama/ollama/releases/tag/v0.4.0 - rc3的链接

讨论总结

这个讨论围绕Ollama预发布版本对Llama 3.2 Vision的初步实验性支持展开。涉及到多个模型对图片内容（可能与时间相关）的处理能力，包括Molmo模型、GPT4o等，也有对Molmo模型训练数据数量的争议以及运行所需VRAM的讨论。同时也有关于ollama模型创建可能性、不同版本Llama的比较、硬件条件限制下对Ollama功能的期待，以及Ollama与Qwen2 - VL - 7B性能比较等话题，整体讨论氛围比较理性、客观。

主要观点

  1. 👍 Ollama预发布版本对Llama 3.2 Vision支持方面出现图片连接错误。
    • 支持理由：评论中有提到从一张图片连接错误信息开始展开讨论。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 一些模型在处理图片内容（推测与时间相关）时失败。
    • 正方观点：多位评论者提到多种模型在处理特定图片内容时失败，如megamined提到尝试多个模型只有Molmo能正确处理。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 Molmo模型能正确处理该图片内容。
    • 支持理由：megamined表示试过多个模型只有Molmo成功处理。
    • 反对声音：无。
  4. 💡 Pixtral模型处理结果存在不稳定情况。
    • 支持理由：评论中提及，未详细说明理由。
    • 反对声音：无。
  5. 💡 Molmo - 7B模型运行需要约35GB VRAM且无已知量化版本可在24GB VRAM下用VLLM运行。
    • 支持理由：megamined明确提到。
    • 反对声音：无。

金句与有趣评论

  1. “😂 DinoAmino: It was a good try.”
    • 亮点：这是对Ollama预发布版本支持Llama 3.2 Vision这件事比较积极的评价。
  2. “🤔 megamined: I tried a bunch of models including moondream2, GPT4o, Claude 3.5 Sonnet, all failed to get this correctly except Molmo!”
    • 亮点：直接表明多个模型失败只有Molmo成功，突出Molmo模型在处理特定图片内容上的优势。
  3. “👀 AmazinglyObliviouse: (which dedicated a third of their training data for this specific task. That’s right, they had nearly 1 million images of clocks to train on to tell the time.)”
    • 亮点：给出了Molmo模型在训练数据上的一些特殊情况。
  4. “😉 No - Refrigerator - 1672: Uhm, the original paper states that the Molmo model was trained on "712k distinct images". You got your math wrong.”
    • 亮点：对Molmo模型训练数据数量的观点进行纠正。
  5. “🤨 Eugr: Well, it works, but still not as good as Qwen2 - VL - 7B…”
    • 亮点：比较出Ollama预发布版本相关功能和Qwen2 - VL - 7B之间存在性能差距。

情感分析

总体情感倾向比较中性客观，主要分歧点在于Molmo模型训练数据数量，可能的原因是大家获取信息的来源不同导致对数据量有不同认知。对于不同模型的处理能力等也是基于各自的测试和理解进行讨论，没有明显的情感偏向。

趋势与预测

  • 新兴话题：关于Ollama是否支持量化以及GPU任务卸载到CPU可能会引发后续讨论，因为这关系到硬件条件有限的用户能否使用。
  • 潜在影响：如果Ollama能够解决硬件适配性问题，将对更多硬件条件有限的用户使用该模型产生积极影响，同时不同模型间的比较结果也可能影响用户对模型的选择倾向。

详细内容：

《关于 Ollama 预发布对 Llama 3.2 视觉的初步实验支持引发的热烈讨论》

近日，Reddit 上一则关于“Ollama 预发布增加了对 Llama 3.2 视觉的初始实验支持”的帖子引起了广泛关注。该帖提供了链接 https://github.com/ollama/ollama/releases/tag/v0.4.0-rc3 ，截至目前，已收获了众多的点赞和大量的评论，大家围绕着相关模型的表现展开了热烈讨论。

讨论焦点主要集中在不同模型在处理视觉任务上的能力。有人认为这是一次不错的尝试；有人表示现在是“llama 时间”；还有人提出“GPT 能做到吗”这样的疑问。有用户分享了自己的经历，比如 AaronFeng47 称 Gpt4o 也失败了，并提供了链接 https://imgur.com/a/Brrg8jA 。

有人指出唯一能做到的模型是 Molmo，比如 AnticitizenPrime 。但也有人提出不同意见，No-Refrigerator-1672 表示“原始论文 https://molmo.allenai.org/paper.pdf 中提到 Molmo 模型是在‘712k 不同的图像’上训练的，你算错了”。

megamined 尝试了包括 moondream2、GPT4o、Claude 3.5 Sonnet 等一堆模型，发现只有 Molmo 能正确完成任务，并详细分享了让 7B 模型 描述图像的结果。

有人好奇是否有能在 24GB VRAM 上使用 VLLM 运行的量化版本，比如 Eugr 。也有人探讨创建 ollama 模型的可能性，如 rerri 。还有人认为 3.1 和 3.2 不会有太大差异，如 No_Instruction_3784 。shroddy 则关心是否支持量化和 CPU 对 GPU 不足的情况。

这场讨论中，大家对于不同模型的性能表现各抒己见，争议不断，但也在一定程度上达成了一些共识，比如对于新模型的期待和对现有模型改进的期望。这些观点和讨论为相关领域的发展提供了丰富的思考和参考。