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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. 旋转位置编码（Rotary Position Embedding，RoPE）是论文 Roformer: Enhanced Transformer With Rotray Position Embedding 提出的一种能够将相对位置信息依赖集成到 self-attention 中并提升 transformer 架构性能的位置编码方式。而目前很火的 LLaMA、GLM 模型也是采用该位置编码方式。 和相对位置编码相比，RoPE 具有更好的 外推性. 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
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： llama.cpp里实现了多种量化方法，下面我们来整体介绍一下， 可能会存在一些理解偏差，因为官方文档实在是太少了，如果发现有错误，请不吝指教。 二、llama.cpp中主要量化方法系列 1. 传统量化方法 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。
下载llama3.2在Meta网站上申请URL时，在许可证界面点击继续后无反应如何解决？
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。 看上去像是Ollama是对llama.cpp的封装和添加了很多内容，Ollama底层是llama.cpp吗？ Llama系列模型 的预训练中文语料占比相对来说低了很多，说是不支持，实际上我对Llama 3.1测试下来中文的对话和推理能力还可以。
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