开源大预言模型中的GGUF和GGML格式分别是什么意思

GGUF 和 GGML 是用于存储推断模型的文件格式,特别是在语言模型如 GPT(生成式预训练变换器)的背景下。让我们探讨一下它们之间的关键区别,以及各自的优缺点。

GGML(GPT-Generated Model Language): 由 Georgi Gerganov 开发,GGML 是一个为机器学习设计的张量库,便于在各种硬件上实现大型模型和高性能,包括 Apple Silicon。

优点:

  • 早期创新: GGML 是早期尝试创建 GPT 模型文件格式的一种尝试。
  • 单一文件共享: 它使在单个文件中共享模型成为可能,提高了便利性。
  • CPU 兼容性: GGML 模型可以在 CPU 上运行,扩大了可访问性。

缺点:

  • 灵活性受限: GGML 难以添加有关模型的额外信息。
  • 兼容性问题: 引入新功能通常会导致与旧模型的兼容性问题。
  • 需要手动调整: 用户经常需要修改设置,如 rope-freq-base、rope-freq-scale、gqa 和 rms-norm-eps,这可能会很复杂。

GGUF(GPT-Generated Unified Format),作为 GGML 的继任者,于 2023 年 8 月 21 日发布。这个格式代表了语言模型文件格式领域的一大进步,便于存储和处理像 GPT 这样的大型语言模型。

由来自人工智能社区的贡献者开发,包括 GGML 的创作者 Georgi Gerganov,GGUF 的创建符合大规模 AI 模型的需求,尽管它似乎是一项独立的努力。它在涉及 Facebook(Meta)的 LLaMA(大型语言模型 Meta AI)模型的情境中的使用凸显了它在 AI 领域的重要性。有关 GGUF 的更多详细信息,您可以参考 GitHub 的问题 这里 并探索 Georgi Gerganov 的 llama.cpp 项目 这里。

优点:

  • 解决 GGML 的限制: GGUF 设计旨在克服 GGML 的缺点,提升用户体验。
  • 可扩展性: 它允许添加新功能,同时与旧模型保持兼容性。
  • 稳定性: GGUF 专注于消除破坏性变化,简化迁移到新版本的过程。
  • 多功能性: 支持各种模型,超越了 llama 模型的范围。

缺点:

  • 过渡时间: 将现有模型转换为 GGUF 可能需要相当长的时间。
  • 需要适应: 用户和开发者必须适应这种新格式。

总结:

GGUF 是对 GGML 的升级,提供了更大的灵活性、可扩展性和兼容性。它旨在简化用户体验并支持超越 llama.cpp 范围的更多模型。虽然 GGML 是一个有价值的初步尝试,但 GGUF 解决了它的局限性,标志着语言模型文件格式开发的进步。这一过渡有望通过提高模型共享和使用效率来造福 AI 社区。

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