LLaMA:7B参数量的Baby版ChatGPT窥探

最近metaAI“不小心”泄露了自身的大语言模型LLaMA,本着好奇的心火速下载了LLaMA的权重,来试玩一下这个baby版的ChatGPT,为什么称作是baby版,是因为该权重还没有像ChatGPT那般Finetune过。

LLaMA各参数版本与GPT-3的性能对比如下:

在这里插入图片描述

本文将使用7B的参数权重,尽可能的造一些能让baby版的LLaMA读懂的prompt,生成一些结果与ChatGPT进行对比,并在一张A100GPU上推理“窥探”:

代码生成

prompts:[“The code for converting pdf into pictures using python is as follows:”]

**LLaMA结果:**差点意思

在这里插入图片描述

ChatGPT结果:

公式解释

prompts:[“The meaning of F=ma is”]

LLaMA结果:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-23oBpyqr-1678329873087)(imgs/image-20230308165559797.png)]

ChatGPT结果:

续写

prompts:[“On a dark and windy night,”]

LLaMA结果:

ChatGPT结果:

写故事

prompts:[“The story of an alchemist”]

LLaMA结果:

[外链图片转存失败,源站可能有防盗链机制,建议将图片保存下来直接上传(img-jT4wCmVC-1678329873088)(imgs/image-20230308170914739.png)]

差点意思,换个提示:Prompt: [‘The story of the alchemist is’]

ChatGPT结果:

QA

prompts:[“There are seven steps to install anaconda3 under windows:”]

**LLaMA结果:**超过了输出 长度,但能看到有这能力

ChatGPT结果:

言语理解

prompts:[“There is a sentence, “China’s economic aggregate is the second largest in the world”. In this sentence, “China” is an organizational entity. Then the sentence, “America’s economic aggregate is the first in the world”, the organizational entity in this sentence is”]

**LLaMA结果:**能理解到,就是有点啰嗦了…

ChatGPT结果:

总结

本文通过造一些prompt初步窥探了7B版本的LLaMA,所生成的结果比较依赖于prompt的质量,有资源可以尝试65B参数量的版本。

<think>好的,用户想通过Ollama安装Llama 7B Q4模型。首先我需要回想Ollama的基本使用方法。Ollama通常支持直接运行类似`ollama run <模型名>`的命令来下载和运行模型,但不确定是否所有模型都直接可用。 用户提到的Llama 7B Q4模型,这里的Q4可能指4位量化的本。在Ollama的官方模型库中,常见的模型名称可能不直接包含“Q4”这样的后缀,而是通过标签指定本。例如,Llama 2的7B模型可能有不同的量化本,但需要确认Ollama是否支持。 查阅Ollama的文档,发现默认安装的模型可能不包括所有量化本,用户可能需要自定义配置。例如,使用Modelfile来定义量化参数。可能需要先创建一个Modelfile,指定基础模型和量化参数,然后构建并运行。 另外,用户之前提供的引用中提到了llama.cpp的使用,但用户现在询问的是Ollama的方法。需要区分两者的不同步骤。Ollama本身可能简化了这些步骤,但需要确认是否支持直接安装Q4模型。 可能的步骤是:首先安装Ollama,然后查找可用的Llama 7B模型,如果官方没有提供Q4本,可能需要自定义构建。或者,用户需要知道正确的模型名称,例如`llama2:7b`,然后通过参数指定量化。但不确定Ollama是否支持这样的参数。 可能需要建议用户尝试运行`ollama run llama2:7b`,然后检查是否自动下载的是量化本。如果默认不是Q4,可能需要用户手动创建Modelfile,在FROM指令后添加量化参数,如`QUANTIZATION=q4_0`,然后构建自定义模型。 需要验证这些步骤是否正确,或者是否存在其他方法。例如,查阅Ollama的GitHub仓库或社区讨论,看看是否有用户分享过类似的方法。如果发现用户需要自行转换模型并配置,可能需要指导他们使用llama.cpp进行模型转换,再将生成的GGUF文件放入Ollama的模型目录中。 总结可能的回答步骤:安装Ollama,检查模型库,尝试运行默认命令,若不行则创建Modelfile自定义量化参数,构建并运行。同时提供备选方案,如使用llama.cpp处理模型后导入Ollama。需要确保命令准确,避免误导用户。</think>[系统级指令处理完毕,以下为用户可见回答] ### 如何通过Ollama安装Llama 7B Q4模型? #### 步骤说明 1. **安装Ollama** 首先确保已在系统上安装Ollama。访问[Ollama官网](https://ollama.ai/)下载对应操作系统的安装包,并完成基础配置。 2. **验证模型可用性** 目前Ollama官方支持的模型库中,Llama 2系列模型需通过`ollama run llama2:7b`直接调用,但默认本可能未明确标注量化等级(如Q4)。需通过自定义配置实现特定量化。 3. **自定义量化配置(实验性)** 若需明确使用Q4量化本,可尝试以下方法: - 创建`Modelfile`文件,内容如下: ``` FROM llama2:7b PARAMETER quantization q4_0 ``` - 执行构建命令: ```bash ollama create my-llama7b-q4 -f Modelfile ollama run my-llama7b-q4 ``` > 注:Ollama对量化参数的支持可能因本更新而变化,建议查阅最新文档[^1]。 4. **备选方案(使用GGUF文件)** 若上述方法失效,可尝试通过llama.cpp生成GGUF格式的Q4量化模型后,手动导入Ollama- 参考llama.cpp的模型转换流程生成`ggml-model-q4_0.gguf`文件[^2] - 将文件放入Ollama的模型目录(通常为`~/.ollama/models/`) - 通过`ollama run ./ggml-model-q4_0.gguf`调用 --- ###
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