前端大模型应用笔记(二):最新llama3.2小参数版本1B的古董机测试 - 支持128K上下文,表现优异,和移动端更配

简介: llama3.1支持128K上下文,6万字+输入,适用于多种场景。模型能力超出预期,但处理中文时需加中英翻译。测试显示,其英文支持较好,中文则需改进。llama3.2 1B参数量小,适合移动端和资源受限环境,可在阿里云2vCPU和4G ECS上运行。

llama3.1开始就支持了128K上下文,差不多有5万字的输入,可用于很多场景啦!模型能力比预想会好不少,但处理中文时,切记加上中英翻译!

话不多说,先抛出一个benchMark,对比了下最近比较火的Gemma2 2B和 Phi-3.5。

944664bb1cf747ac99ffe38365d95387.png

测试环境

  • windows 10
  • Intel(R) Core(TM) i5-9500 CPU @ 3.00GHz   3.00 GHz
  • 内存 32.0 GB (31.9 GB 可用)
  • 集成显卡
  • 非stream输出
  • ollama 0.3.12
  • 模型全称 : llama3.2:1b

因为设备比较差,基本上是CPU被榨干,100%的跑,输出时间还可接受,5-30s,设备越好提示词越短响应更快!

文本理解测试

这部分主要是测试模型的上下文长度支持情况

prompt使用了论文Attention is all you need 1706.03762 (arxiv.org) ,整个输入达到40kb,远没达到上下文长度上线,毕竟token长度是会比英文字符少不少。但我怕老古董设备扛不住蓝屏啊

summarize following paper: \n  {{论文内容}}

得到的回复 (....代表省略的部分)

The text appears to be a written representation of a visual attention visualization in the context of natural language processing (NLP) and machine translation. Here's a breakdown of what each section might represent:.......... By highlighting specific examples of attention work at various levels of language processing, these illustrations provide a deeper insight into the capabilities of neural machine translation models.

我特意搜索了关键字,对比了内容,整个回复未出现截断,真的是支持超大的上下文,一开始我还以为看错了嘞,毕竟是一个1B的模型。


中文知识简测 - 中文缺点意思

提示: 西红柿炒鸡蛋的做法

回复:西红柿炒鸡蛋是一道 flavorful 和营养丰富的 breakfast Dish,特别适合 brunch 或早餐。以下是这个recipes 的步骤:\n\n### Ingredients:\n\n- 2 个鸡蛋\n- 1/2 杯西红柿(可以使用半个)\n- 1 tablespoon 高脂奶油或低脂牛乳油\n- 1 问题小的生姜,切碎\n- 1 问题小的蒜汁脆末,切碎\n- 1/4 问题小的黄 hành丝,切碎.... Enjoy your delicious and nutritious Wester Nogarcie Egg!

(...省略了一部分)可以看到中英文混杂,可能修改提示词会有改进,但对于中文的支持应该一般,查看了默认语言八种并没中文,毕竟中文有点复杂,很多模型也是对中文掌握不佳,期待微调版本,但其实也可以外挂一个翻译模型(毕竟翻译模型现在都可以做的很小)

逻辑推理简测

提示:The ratio of the inner angles of the triangle is 2:3:4, so what are the degrees of the inner angles of each corner of the triangle?(三角形内角比例为2:3:4,那么三角形各个角的内角各为多少度?)

回答:To find the degrees of the inner angles of each corner of the triangle, we need to know that the sum of all interior angles in a triangle is 180 degrees.\n\nLet's assume the ratio of the angles is 2x:3x:4x. We can set up an equation based on this:\n\n2x + 3x + 4x = 180\n\nCombine like terms:\n\n9x = 180\n\nDivide by 9:\n\nx = 20\n\nNow that we have x, we can find the degrees of each angle:\n\n* The smallest angle is 2x = 2(20) = 40 degrees\n* The medium-sized angle is 3x = 3(20) = 60 degrees\n* The largest angle is 4x = 4(20) = 80 degrees\n\nSo, the degrees of the inner angles of each corner of the triangle are 40, 60, and 80 degrees.(中文回答错误)

从这里可以看出对于英文的支持确实比较好,我把中文问题翻译成英文,它就回答正确了,但中文提问一开始分析的对,后面就越来越错了...

如何使用

1. 翻译模型 +

可以作为一个更人性的翻译助手

2. 知识库 +

可以用于深度搜索总结

3. 多模态+

让其它模型转化成文字,再本地处理

4. 隐私数据处理

非隐私数据可交由其它大模型处理,尤其是复杂的部分,然后让它结合隐私输出给出最后的结果

总结

llama3.2 1B因为其参数量很小,对于运行需求也不高,所以会很适合在移动端执行部分任务。不要期待它万能,但应该也是有很多场景下可用的,如果在阿里云上运行2vCPU和4G的ECS就可以跑起来啦!

相关文章
|
8月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 边缘计算
大模型在医疗领域的应用
🌟蒋星熠Jaxonic,AI开发者,深耕医疗大模型领域。见证代码如何重塑医疗:从影像分析到智能诊断,从药物研发到临床决策。分享技术实践与行业洞察,探索AI赋能健康的时代变革。
大模型在医疗领域的应用
|
8月前
|
存储 人工智能 NoSQL
AI大模型应用实践 八:如何通过RAG数据库实现大模型的私有化定制与优化
RAG技术通过融合外部知识库与大模型,实现知识动态更新与私有化定制,解决大模型知识固化、幻觉及数据安全难题。本文详解RAG原理、数据库选型(向量库、图库、知识图谱、混合架构)及应用场景,助力企业高效构建安全、可解释的智能系统。
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
携多项成果亮相云栖大会,探索大模型在云通信中的创新应用与全球实践
2025云栖大会云通信分论坛聚焦大模型与云通信融合,阿里云发布智能联络中心2.0与Chat App AI助理,携手伙伴推动通信智能化升级。
734 1
|
11月前
|
人工智能 自然语言处理 开发工具
统一多模态 Transformer 架构在跨模态表示学习中的应用与优化
本文介绍统一多模态 Transformer(UMT)在跨模态表示学习中的应用与优化,涵盖模型架构、实现细节与实验效果,探讨其在图文检索、图像生成等任务中的卓越性能。
统一多模态 Transformer 架构在跨模态表示学习中的应用与优化
|
11月前
|
人工智能 自然语言处理 搜索推荐
企业客户服务效率低、体验差,如何通过大模型技术改善?一文了解面向客户服务全场景的行业大模型的3大应用方向
本文三桥君探讨了大模型技术在客户服务领域的应用与实践。从架构设计出发,详细解析了面向客户、客服和运营三大场景的智能功能模块,包括业务咨询、情感关怀、智能点选、知识采编等12项核心功能。AI产品专家三桥君指出,通过行业大模型定制、多源数据整合等技术手段,企业可实现客户服务的智能化升级,显著提升客户体验和运营效率。
562 0
|
9月前
|
人工智能 Java API
Java与大模型集成实战:构建智能Java应用的新范式
随着大型语言模型(LLM)的API化,将其强大的自然语言处理能力集成到现有Java应用中已成为提升应用智能水平的关键路径。本文旨在为Java开发者提供一份实用的集成指南。我们将深入探讨如何使用Spring Boot 3框架,通过HTTP客户端与OpenAI GPT(或兼容API)进行高效、安全的交互。内容涵盖项目依赖配置、异步非阻塞的API调用、请求与响应的结构化处理、异常管理以及一些面向生产环境的最佳实践,并附带完整的代码示例,助您快速将AI能力融入Java生态。
1484 12
|
11月前
|
人工智能 前端开发 测试技术
如何让AI帮你做前端自动化测试?我们这样落地了
本文介绍了一个基于AI的UI自动化测试框架在专有云质量保障中的工程化实践。
4499 24
如何让AI帮你做前端自动化测试?我们这样落地了
|
9月前
|
人工智能 自然语言处理 算法
现代AI工具深度解析:从GPT到多模态的技术革命与实战应用
蒋星熠Jaxonic,AI技术探索者,深耕代码生成、多模态AI与提示词工程。分享AI工具架构、实战应用与优化策略,助力开发者提升效率,共赴智能编程新纪元。

热门文章

最新文章