原贴链接

这是一个指向https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/9702的链接，没有更多关于DRY采样器合并到LLaMA.cpp主线相关内容的描述

讨论总结

这是一个关于DRY sampler被合并到llama.cpp主线的讨论。大部分参与者对此事件持积极态度，包括为合并感到高兴、认可相关人员贡献等。同时也有对DRY sampler知识的寻求解释，以及对相关项目发展的疑问，如LMStudio是否会合并，还探讨了DRY sampler在编码模型、对话或角色扮演场景中的应用等内容。

主要观点

  1. 👍 为DRY sampler被合并到llama.cpp主线而高兴
    • 支持理由：参与者普遍对这一合并成果表示开心，如原评论作者、表示“Great news!”的评论者等。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 认可他人在DRY sampler相关工作中的贡献
    • 正方观点：PR作者提到将功劳归于多人，包括p - e - w、pi6am和l3utterfly等。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 认为自己参与到项目中是很棒的体验
    • 解释：PR作者提到自己之前未做过PR，参与此次合并感觉很酷。
  4. 💡 希望更多后端支持DRY sampler
    • 解释：有评论者明确表达了希望更多后端支持它的愿望，以便更好地推广使用。
  5. 💡 对DRY sampler功能的疑惑以及解答
    • 解释：有评论者提问DRY sampler功能，回答者解释了DRY的含义、作用及效果等。

金句与有趣评论

  1. “😂 Author of the PR here. Credit first to p - e - w for designing DRY, pi6am for the original Koboldcpp code, and l3utterfly for the first PR that got things moving.”
    • 亮点：明确指出在DRY sampler相关工作中的贡献者。
  2. “🤔 But yeah, who knew it would take that long to get it into the project, but I am really psyched to see it finally merged!”
    • 亮点：感慨合并过程耗时之久同时表达兴奋之情。
  3. “👀 Of course I know what dry sampling is, but can someone explain for those readers who may not know?”
    • 亮点：引出了关于DRY sampler知识分享的讨论。

情感分析

总体情感倾向为积极。主要分歧点较少，整体氛围和谐。可能的原因是这一事件本身是项目发展中的积极成果，大家更多地是在积极分享观点、解答疑问等。

趋势与预测

  • 新兴话题：DRY sampler在编码模型中的应用效果及影响。
  • 潜在影响：可能会促使更多相关项目进行类似的合并或者功能改进，推动相关技术领域的发展。

详细内容：

标题：DRY sampler 成功合并入 llama.cpp 主线

近日，Reddit 上一则关于“DRY sampler 被合并入 llama.cpp 主线”的帖子引起了广泛关注。该帖子包含链接 https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/9702 ，点赞数和评论数众多，引发了热烈的讨论。

讨论焦点主要集中在 DRY sampler 合并所带来的影响以及其应用前景。有人作为该 PR 的作者表示，能看到它最终合并十分激动，自己此前从未在任何项目上做过 PR，这次参与意义非凡。还有人指出，在短短几个月内，这些采样器已从个人实验发展到被纳入一些世界上广泛使用的推理引擎，使用者数量之多令人难以置信，并表示将继续进行使 LLMs 更像人类的独立研究。

有用户询问对于不了解 DRY 采样的读者能否解释一下，有人回复称 DRY 采样的设计者在https://github.com/oobabooga/text-generation-webui/pull/5677中有很好的总结。

有人对这一消息表示兴奋，希望更多后端支持，并期待在 OpenRouter 的支持参数列表中看到。也有人好奇另一个被等待合并的采样器的名字，得到回答是 xtc 。

有人提问 DRY 采样在编码模型中的应用，担心可能会导致模型以不同方式做同一件事而非明显重复。还有人分享自己使用 DRY 的经历，称在某些使用场景中发现低于推荐的设置对自己就已足够，因为不想完全消除重复，角色具有某些重复的特质短语或行为是合理的。

此次讨论中的共识是对 DRY sampler 合并的期待以及对其未来应用的关注。特别有见地的观点是对其在不同场景中的具体应用效果和适用范围的思考。而争议点在于 DRY sampler 在编码模型中的实际效果和适用程度。

总之，DRY sampler 的合并为相关领域带来了新的可能，未来其在不同场景中的表现值得持续关注。