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  • 如何评价 Meta 刚刚发布的 LLama 4 系列大模型？ - 知乎
    llama真是吊死在DPO上了 新架构infra，长上下文，Reasoning RL，工程性coding可能还是大家今年的主攻方向。 移步转眼，时间快来到了2025年中旬，Openai，Anthropic，Deepseek的大模型都憋着劲还没发，要一飞冲天，未来几个月想必会非常热闹。
  • 为什么都在用ollama而lm studio却更少人使用? - 知乎
    3 还有一点，ollama是llama cpp实现模型推理，模型小，速度快。 4 还有，ollama提供11434端口的web服务，重要的是还兼容openai的端点接口，可以和各种前端配合，比如ollama自己open webui，国产的chatbox，连后端带界面，一套搞定
  • llama. cpp里面的Q8_0,Q6_K_M,Q4_K_M量化原理是什么？ - 知乎
    llama cpp 的量化命名是由 ikawrakow 提出的，他为大部分量化实现了代码（我认为实际上是全部）。 这些名称简洁明了，含义丰富，并且可能会随着新方案的开发和实现而改变。 我们将内容分为以下几个部分： (I)Q x _ (K)_V 其中： 1 Q x - 中的 x 表示几位量化。
  • Deepseek为什么蒸馏llama和Qwen模型,而不用671B满血模型去蒸馏自己的小模型？ - 知乎
    而DeepSeek就是用自己的这个DeepSeek-R1的671B的大模型当作教师模型来训更小的llama和Qwen等“学生”模型。 对“蒸馏”想深入了解的话，可以看这篇综述：
  • 如何看Meta最新开源的Llama3. 3-70B-Instruct，它和之前的Llama有什么区别? - 知乎
    Llama 3 3-70B-Instruct在多语言支持方面表现出色，尽管目前不支持中文，但它支持多达8种语言的文本输入和输出，这为全球开发者提供了广泛的应用可能性。 随着社区的不断壮大和技术的持续迭代，Llama 3 3有望在未来的开发和应用中发挥更大的作用。
  • LLaMa-1 技术详解 - 知乎
    LLaMA 是一系列从 7 B到 65B 参数的基础语言模型。Meta 训练这些模型使用了数万亿个 token，并且 证明了完全可以只使用公开可得的数据集来训练最先进的模型，而无需使用专有和不可获取的数据集。特别是，LLaMA-13B 在大多数基准测试中表现优于GPT-3（175B），而 LLaMA-65B 在竞争中与最佳模型 Chinchilla70B 和
  • 草泥马是alpaca还是llama，两者的区别主要是什么？ - 知乎
    Final复习中 有一门课叫做introduction to livestock 它的final包括三部分 其中part1是breed identification 有Camelids。 Camelids主要包括 双峰驼 单峰驼 原驼 美洲驼 羊驼 小羊驼 骆驼camel包括双峰驼bactrian camel和单峰驼dromedary camel 这个很好理解了 美洲驼llama和羊驼alpaca的区别总的来说还是很大的。llama体型更大 耳朵是
  • 如何看待 Meta 发布 Llama3，并将推出 400B+ 版本？ - 知乎
    -LLAMA-3分为大中小三个版本，小模型参数规模8B，效果比Mistral 7B Gemma 7B略好基本持平；中等模型参数规模70B，目前效果介于ChatGPT 3 5到GPT 4之间；大模型400B，仍在训练过程中，设计目标是多模态、多语言版本的，估计效果应与GPT 4 GPT 4V基本持平，否则估计Meta也




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