原贴链接

我的PR被批准并合并到llama.cpp的主分支，这是个好消息。从b4380版本开始，应该能够运行和转换Llama-3_1-Nemotron-51B。我想它将逐渐应用到基于llama.cpp的其他软件中。不过，由于bartowski建议我为其创建一个新的模型类型，我之前上传的GGUF将不再适用于官方的llama.cpp。因此，我用更新后的软件重新创建了GGUF。这次我用imatrix创建它们，并测量了困惑度和KL散度。目前，我提供了Q6_K、Q5_K、Q4_K_M、IQ4_XS、Q4_0_4_8、IQ3_M、IQ3_S。如果您需要其他量化版本，请告诉我，如果有使用场景我可以上传。https://huggingface.co/ymcki/Llama-3_1-Nemotron-51B - Instruct - GGUF/。可以看到，imatrix有显著的改进。我很高兴现在能在我的3090上放心地运行一个中型模型。希望您也能在工作流程中发现GGUF有用。

讨论总结

主题围绕着llama.cpp支持Llama - 3_1 - Nemotron - 51B展开。原帖作者PR被批准合并到主分支后，使得该模型能在特定版本中运行和转换，原帖作者还重新创建了GGUFs。评论者们的主要观点包括对这一消息感到兴奋，对原帖作者表示感谢，提到不同模型间速度与理解能力的权衡，模型开发过程中的操作以及特性等，也有一些关于硬件设备的讨论和使用中的疑问等，整体氛围比较积极正面，同时也存在一些技术探讨。

主要观点

  1. 👍 对llama.cpp支持新模型感到兴奋
    • 支持理由：原帖发布这一消息，是大家期待已久或者关注的事情。
    • 反对声音：无。
  2. 🔥 在Mac上不同大小模型存在速度与理解能力的权衡
    • 正方观点：评论者根据自身使用Mac体验，不同大小模型确实存在速度与理解能力不同的情况。
    • 反方观点：无。
  3. 💡 认为该模型是速度与理解能力的完美折衷
    • 解释：评论者对比了其他模型，得出该模型在速度与理解能力上是较好的折衷选择。
  4. 💡 该模型在IQ3_M时能回答特定问题，而gemma - 2 - 27b Q6_K不能
    • 解释：评论者通过实际使用发现了两者在回答特定问题上的差异。
  5. 💡 感谢原帖作者为支持模型所付出的工作以及提供量化数据的行为
    • 解释：原帖作者做了很多工作才使得模型得到支持并且提供了量化数据，评论者对此表示认可和感谢。

金句与有趣评论

  1. “😂 Very exciting. I’ve wanted to try this model for a while.”
    • 亮点：直接表达出对这个模型期待已久的兴奋之情。
  2. “🤔 It can answer the strawberry problem even at IQ3_M while gemma - 2 - 27b Q6_K cannot.”
    • 亮点：通过对比体现出该模型在特定量化下的能力优势。
  3. “👀 AGI confirmed”
    • 亮点：以一种调侃的方式表达对这个模型能力的看好。
  4. “😊 Fantastic :-) thank you for putting in the work to support this model, and for the quants!”
    • 亮点：简洁地表达出对原帖作者的感谢。
  5. “😄 You are welcome. I am honored to make a contribution to this fantastic project. =”
    • 亮点：原帖作者回应感谢，体现出积极互动的氛围。

情感分析

总体情感倾向是积极正面的。主要分歧点较少，大家基本都对llama.cpp支持新模型这一消息持欢迎态度，原帖作者的工作也得到了认可。可能的原因是这一技术更新对关注该领域的人来说是个好消息，带来了新的使用可能和研究方向。

趋势与预测

  • 新兴话题：Mistral模型相关的讨论可能会引发后续关于不同模型在不同使用场景下优劣的进一步比较。
  • 潜在影响：对llama.cpp相关的开发和应用可能会有推动作用，也可能会影响用户在不同硬件设备上对模型的选择。

详细内容：

标题：llama.cpp 现支持 Llama-3_1-Nemotron-51B，引发热烈讨论

最近，Reddit 上一篇关于 llama.cpp 支持 Llama-3_1-Nemotron-51B 的帖子引起了广泛关注。该帖子获得了众多点赞和大量评论。原帖作者表示其提交的相关请求已被批准并合并到 llama.cpp 的主分支中，从 b4380 版本起就能够运行和转换该模型。同时，作者还重新创建了 GGUFs，并提供了多种量化选项。帖子中还给出了相关模型的链接：https://huggingface.co/ymcki/Llama-3_1-Nemotron-51B-Instruct-GGUF/ 。文章将要探讨的核心问题是用户对这一模型支持的看法以及可能存在的问题。

在讨论中，有人表示非常兴奋，早就想尝试这个模型，比如[SomeOddCodeGuy] 认为在 Mac 上，32b 模型在速度方面表现不错，但在综合理解上稍逊，70b 模型则在综合理解上表现较好，但速度欠佳，所以一直期待这个模型，认为是个完美的折衷。[Ok_Warning2146] 称这是个相当不错的模型，它在 IQ3_M 时就能回答草莓问题，而 gemma-2-27b Q6_K 却做不到。

有人认为这是对 llama.cpp 的重大改进，比如[No_Afternoon_4260] 觉得作者的解释更好更简洁，让自己感觉这是对 llama.cpp 的一次很棒的合并。[Ok_Warning2146] 认为这是一种很好的修剪模型的方法，希望英伟达能更多地使用这种方法，让更多资源需求大的用户满意。

也有人分享了一些相关信息，[Many_SuchCases] 提到 Megrez 3b 支持也在 6 小时前合并了，Falcon3 支持则是在昨天。

还有人提出了疑问，[701nf1n17y4ndb3y0nd] 询问是否有人在最新的 llama.cpp 版本中收到了木马警告，而[AdamDhahabi] 表示自己运行这个文件/版本的 llama - server 没问题，可能是误报。

总之，这次 llama.cpp 对新模型的支持引发了用户的积极讨论，大家对其性能和改进充满期待，同时也在交流中解决一些疑惑。相信随着更多用户的使用和反馈，这一模型会不断完善和优化。