原贴链接

（提供了一个github链接：https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/10361，没有更多文字内容可翻译）

讨论总结

这个帖子围绕llama.cpp现在支持Qwen2VL展开讨论。有人对这种支持是否意味着多模态回归和是否针对特定模型存疑，也有用户分享了成功运行相关项目的经验、对参与者表示肯定。还有用户提到在特定环境下使用相关技术的体验、期待服务器支持，并且在讨论中出现了模型比较、资源分享、故障排查等多方面内容，整体氛围偏向积极的技术交流探讨。

主要观点

  1. 👍 对llama.cpp支持Qwen2VL是否意味着多模态回归存疑
    • 支持理由：llama.cpp支持Qwen2VL这一事件可能会引发对多模态回归的联想，所以提出疑问。
    • 反对声音：无
  2. 🔥 成功使相关项目运行，并肯定参与者工作
    • 正方观点：运行成功表明项目具有可行性，参与者工作成果值得肯定。
    • 反方观点：无
  3. 💡 适用于AMD的YellowRose版本可能需要补丁才能支持新功能
    • 解释：对于不使用原始LLAMA.CPP而是YellowRose版本的用户，在新功能生效前可能需要等待补丁。
  4. 💡 Qwen2VL在视觉任务方面有性能优势且开源许可证更有利
    • 解释：通过初始测试和基准测试，Qwen2VL在视觉任务上性能表现不错，且Apache 2.0许可证更宽松利于商业使用和修改。
  5. 💡 示例提示缺少温度设置，设置为0或0.1可得到更好结果
    • 解释：在llama.cpp支持Qwen2VL相关示例提示中未包含温度设置，给出设置建议以优化结果。

金句与有趣评论

  1. “😂 Got it working! Awesome job by those involved, so happy to see more vision models!”
    • 亮点：表达了成功运行项目后的兴奋之情，同时对参与者表示称赞，也体现出对更多视觉模型的期待。
  2. “🤔 Are non - instruct vision models worth using..?”
    • 亮点：提出对非指令视觉模型使用价值的疑问，引发思考。
  3. “👀 It works great but the set up complexity is high.”
    • 亮点：客观评价了技术使用体验，指出虽然效果不错但设置复杂。
  4. “😎 This is amazing! Big thanks HimariO for making this happen!”
    • 亮点：对llama.cpp支持Qwen2VL表示惊喜，并感谢做出贡献的人。
  5. “🤓 llama vison can only chat about one image afaik. qwen you can send another image and have the model describe it.”
    • 亮点：对比了两种模型在处理图像方面的能力，直观地体现出Qwen2VL的优势。

情感分析

总体情感倾向积极。主要分歧点较少，可能存在的一点分歧在于不同模型之间的比较，但这更多是理性的讨论各自的优劣。积极的原因是多数用户在分享自己的成果、提出建设性的问题或者表达对新功能的期待与感谢。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同版本（如YellowRose版本）与基础llama.cpp的差异可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对相关人工智能模型开发和使用有一定推动作用，可能促使更多人关注和使用Qwen2VL，也可能让开发者重视模型优化和文档记录。

详细内容：

标题：llama.cpp 现支持 Qwen2VL，引发 Reddit 热烈讨论

近日，Reddit 上一则关于“llama.cpp 现支持 Qwen2VL”的帖子引发了众多关注。该帖子https://github.com/ggerganov/llama.cpp/pull/10361获得了大量的点赞和众多评论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人好奇这是否意味着多模态的回归，还是仅支持这一特定模型。有人分享了成功运行的经历，并提供了相关模型的链接，如 2B 模型：https://huggingface.co/bartowski/Qwen2-VL-2B-Instruct-GGUF，7B 模型：https://huggingface.co/bartowski/Qwen2-VL-7B-Instruct-GGUF，72B 模型：https://huggingface.co/bartowski/Qwen2-VL-72B-Instruct-GGUF。有人探讨了非指令视觉模型是否值得使用，并分享了运行的命令行及测试的情况。

有人期待服务器能够支持，也有人分享了在特定环境中使用 podman 容器的经验和配置方式。还有人针对 AMD 相关的问题进行讨论，如使用 YellowRose 版本的情况。

有人对模型的性能和特点进行了比较，如 Qwen2VL 与 Llama 3.2 Vision 的差异。有人指出 Qwen2-VL 在多语言支持、对多个图像输入的支持方面表现较好，而 Llama 3.2 的语言部分可能稍强。

在讨论中，有人提到测试中发现的一些问题，比如图像描述的准确性，以及在某些 CPU 设备上运行出现的问题等。

此次关于 llama.cpp 支持 Qwen2VL 的讨论，充分展现了大家对于新技术的关注和探索，不同的观点和经验分享也为进一步的研究和应用提供了丰富的参考。但对于模型的性能优化、适用性等问题，还需要更多的实践和研究来给出明确的答案。