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讨论总结

该讨论围绕ollama模型大小随上下文增加而增加这一主题展开，评论者们从技术角度进行多方面探讨，如kv cache的计算方式、模型架构相关的关系、不同模型的内存占用等，整体氛围充满技术探讨的理性氛围，大家分享自己的观点与发现，互相补充知识。

主要观点

  1. 👍 kv cache的大小计算与多个因素有关且可能存在内存浪费
    • 支持理由：iperson4213给出了计算方式为2 * embedding size * num_kv_heads * num_layers，并且提到页面大小可能造成内存浪费
    • 反对声音：无
  2. 🔥 ollama中嵌入维度差与模型大小增加关系密切
    • 正方观点：siegevjorn通过具体数值比例5120/3072 = 1.67以及0.23/0.15 = 1.53展示
    • 反方观点：无
  3. 💡 ollama默认不使用缓存量化或闪存注意力
    • 支持理由：Downtown - Case - 1755直接指出这一情况并给出相关内存占用数据作为辅助说明
    • 反对声音：无
  4. 🤔 mistral - nemo使用滑动窗口可节省大量kv缓存
    • 支持理由：foldl - li提出这一观点
    • 反对声音：无
  5. 😎 开源LLM围绕llama可能存在架构特定性能提升
    • 支持理由：Expensive - Apricot - 25推测由于很多开源LLM基于llama所以可能存在这种提升
    • 反对声音：无

金句与有趣评论

  1. “😂 kv cache takes 2 * embedding size * num_kv_heads * num_layers.”
    • 亮点：明确给出kv cache大小计算的关键公式
  2. “🤔 Weird though that llama seems to be growing quadratically, does ollama materialize the o matrix in attention?”
    • 亮点：提出对llama增长趋势的疑惑以及对ollama在注意力方面的疑问
  3. “👀 It seems that embedding dimension difference scales quite closely with model size increase.”
    • 亮点：指出嵌入维度差与模型大小增加的密切关系
  4. “💡 That’s because ollama uses no cache quantization or flash attention by default, AFAIK.”
    • 亮点：提供ollama默认在缓存量化和闪存注意力方面的使用情况
  5. “😎 I think mistral - nemo uses sliding window, which can save lot of kv cache.”
    • 亮点：介绍mistral - nemo的滑动窗口及其作用

情感分析

总体情感倾向为中性，主要是进行技术交流和信息分享，并没有明显的情感偏向。主要分歧点较少，大家基本在各自分享的技术观点上没有产生较大冲突，可能是因为这是一个比较专业的技术话题，参与者都在理性探讨。

趋势与预测

  • 新兴话题：可能会进一步探讨如何优化ollama的内存使用，或者基于现有的技术特点（如滑动窗口）开发新的优化策略。
  • 潜在影响：对ollama模型的优化和发展有一定的推动作用，如果能更好地解决内存等相关问题，将有助于ollama在相关领域的应用拓展。

详细内容：

标题：关于 Ollama 模型规模随上下文规模增加的热门讨论

最近，Reddit 上一则关于“Model size increase in ollama when context size increases”的帖子引起了众多关注，收获了大量点赞和众多评论。该帖子主要探讨了 Ollama 模型规模在上下文规模增加时的变化情况。

讨论焦点主要集中在模型规模增长的原因及相关技术细节。有人指出 kv cache 占用与多个因素相关，比如嵌入尺寸、层数等，还可能存在内存浪费。也有人认为注意力机制中的多头注意力会线性增加计算量，而嵌入维度主要与初始计算相关。还有人提到了 Ollama 使用分组查询注意力的情况。

有人分享道：“Here’s my calculation that I used in practice: https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1e1pu0z/comment/lcz6a4h/” 进一步阐述了自己的观点。

有人认为由于开源的大语言模型大多基于 llama，可能存在特定的架构性能提升。但也有人认为目前数据不足，难以确定增长模式是线性还是二次的。

有人表示：“I think that’s correlation but not causation. What’s going on is likely, larger models have both more layers, and larger layers, but it is possible to train a model with a large attention embedding dim, but very small number of layers, making kv cache size not match the trends you noted.”

有人提到 Ollama 默认不使用缓存量化或闪存注意力，而设置环境变量对于优化内存大小可能有帮助。有人建议对于 K 缓存使用 Q8_0，对于 V 缓存使用 Q5_1。

总之，这次讨论呈现了多种观点和深入的技术分析，让人们对 Ollama 模型规模的变化有了更全面的认识。但关于模型规模增长的根本原因和最佳优化策略，仍有待进一步探讨和研究。