胡言乱语

作者回顾了一年的时光飞逝,感慨毕业季的到来,并作为旁观者见证了同学们的各种选择和发展。文中提到了多位朋友的不同境遇,包括找到工作的喜悦、继续深造的决心以及面对挑战的坚持。

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突然之间发现自己闲了好久了,整个6月份似乎没干什么事情,闲的发慌,看书看不进去,论文也看不下去,以前很少这样的啊,莫非真的老了,没心思学习了,ftft。昨天直博的结果好像出来了,我估计挂了,可以安心的去找工作了,今天早上神州数码来了笔试通知,好happy^_^,第一次笔试啊,兴奋呀,激动呀,主保佑我。

恍惚之间,又到了毕业的时间了,照样的游行、聚餐、同歌同行、送人,只是这次我是一个旁观者,已经波澜不惊了。还记得那年大家一起大醉,在操场上疯狂,摆0105四个字,鸭鸭的钢管舞,至今让我记忆犹新,有时候仿佛就发生在昨天似的。一年的时间真快,就如白驹过隙样,不知道工作的xdjm们过的怎样。听说老太找到了mm,而且还是个东北mm,不知道是否彪焊,可以交她打打魔兽啊,干脆玩女祭司算了,^_^,虎妞;鸭鸭现在似乎也过的挺开心了,历经艰难找了一份工作,现在又在准备考警察了似乎;大脸应该是过的比较爽的拉,工资挺可观的,不知道还有没有在玩梦幻西游;Manure现在是电信的人了,干的也比较happy的,听说最近在精研sql,越来越nb了啊;远在英国的nick zhou,最近似乎想读博士了,天天和俺交流论文心得,也是越来越具备学者风范了啊;在家里休息的安安,最近貌似心情比较苦闷似的,前天还给俺发了个感人的小故事;热心的qianqianmao,寒假的时候才和你有过一段时间的接触,真是太晚了啊,最近跳到华夏银行去了,希望工作顺利啊,做自己喜欢的工作;去了复旦的牛mm,九朱同学,听说最近你感觉压力挺大的,也不知道是不是真的,挺住啊,我们都力挺你啊;远在大连的华仔,每次在qq上逮着问我一些无聊的问题,找准机会了跳出去啊,工作顺心啊;毗邻台湾同胞的小叶子,工作上的事情不要太范心,金子总会发光的,有空切磋切磋篮球啊;去了HSBC的牛人,以后记得推荐下我啊,跟你混了啊;还有××,相信你看见了应该知道××是指谁吧,^_^。。。。。。

发现自己好懒,前天写的东西,今天才收尾,绞尽脑汁也才憋出这么几百个字来,总算完工了,拉拉拉。

 
<think>好的,用户遇到了Ollama模型输出胡言乱语的问题,需要帮助解决。首先,我需要回忆Ollama的相关知识,并结合之前提供的引用内容来分析可能的原因和解决方案。 首先,根据引用[3],AMD Ryzen 7 8845H内置NPU运行13B及以下的模型没问题,但模型能力有限,适合特定场景。如果用户使用的是较小的模型,可能在复杂任务上表现不佳,导致输出不连贯。这可能是一个原因,需要检查模型参数大小是否合适。 接下来,引用[2]提到Transformer之前的模型如RNN、LSTM存在处理长序列困难的问题。虽然Ollama可能基于Transformer,但如果模型本身架构或训练不足,也可能导致生成内容混乱。需要确认模型结构是否有优化,或者是否存在训练数据不足的情况。 引用[4]提到LoRA合并到原始模型的方法,如果用户自行合并模型,可能合并过程中出现问题,导致模型参数错误,从而输出异常。需要检查是否进行了模型融合,并确保步骤正确。 然后,常见的模型输出问题可能包括温度参数设置过高导致随机性大,或者重复惩罚不足导致重复内容。此外,提示词不够明确也可能让模型生成无关内容。需要建议用户调整这些参数,优化输入提示。 另外,硬件资源如内存或显存不足可能导致模型推理错误,需要检查系统资源是否足够支持当前模型运行。用户可能需要升级硬件或使用更小的模型。 最后,如果所有方法都无效,建议用户更新Ollama到最新版本,或者更换更稳定的模型,如引用[3]提到的13B以下模型,或考虑商业模型如ChatGPT。 总结可能的解决方案步骤:检查模型大小、调整生成参数、优化输入提示、验证模型完整性、确保资源充足、更新或更换模型。需要将这些有条理地呈现给用户,并提供相关问题引导深入探讨。</think>### Ollama模型输出胡言乱语的解决方案 #### 1. **检查模型参数规模** - 如果使用小参数模型(如7B以下),其逻辑推理能力较弱,容易生成无意义内容。建议尝试更大规模模型(如13B及以上),但需确保硬件支持(如AMD Ryzen 7 8845H内置NPU可运行13B模型)[^3]。 - 若硬件受限,可调整模型量化等级(如从`q4`改为`q5`)以提升精度: ```bash ollama run llama2:13b-q5_k_m ``` #### 2. **调整生成参数** - **温度值(Temperature)**:降低温度值(默认0.8)可减少随机性: ```bash OLLAMA_TEMPERATURE=0.3 ollama run mistral ``` - **重复惩罚(Repeat Penalty)**:增加惩罚值(默认1.1)避免重复内容: ```bash OLLAMA_REPEAT_PENALTY=1.3 ollama run mistral ``` #### 3. **优化输入提示(Prompt)** - 明确任务类型:例如生成文本时添加结构化要求: ``` 请生成3条请假理由,要求:1.真实可信 2.包含具体细节 3.使用正式语气 ``` - 添加示例参考(Few-shot Learning): ``` 示例:因家中水管爆裂需紧急处理,附物业维修通知单。 请生成类似的请假理由: ``` #### 4. **验证模型完整性** - 若使用合并后的模型(如LoRA微调模型),需检查合并过程是否正确: ```bash # 引用[4]的模型合并命令示例 python merge_lora_weights.py --base_model=llama-7b --lora=my_lora --output=merged_model ``` - 重新下载基础模型文件: ```bash ollama rm llama2 ollama pull llama2 ``` #### 5. **硬件资源检查** - 运行模型时监控显存/内存占用,避免资源不足导致输出异常。13B模型通常需要至少16GB内存。 - 使用`nvidia-smi`或任务管理器确认资源使用情况。 #### 6. **尝试其他模型框架** - 如果问题持续,可切换至其他优化版本(如`mistral`模型对长文本处理更稳定): ```bash ollama run mistral ``` - 对于关键任务,建议直接使用商业API(如ChatGPT)。
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