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English(EN) 1M context with 17 GB model in 24 GB VRAM: "for the first time I was able to load a context of almost 1M tokens and extract 7 needles from various parts of the text"

用户通过KVarN量化在17GB模型上实现100万上下文窗口

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] ·

Reddit的r/LocalLLaMA论坛上一位用户报告称，他成功加载了一个拥有100万token上下文窗口的大型语言模型，在24GB显存的显卡上使用了约17GB显存。这是通过一个基于Qwen的350亿参数模型实现的，使用了KVarN 4位量化方法来处理KV缓存。该用户能够从文本的各个部分提取信息，表明上下文窗口是功能性的，并且没有损坏。 AI

影响 展示了在消费级硬件上运行更大上下文窗口的潜力，提高了复杂任务的效率。

排序理由 用户报告了使用现有模型和量化技术实现技术壮举，并非来自前沿实验室的直接发布。

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用户通过KVarN量化在17GB模型上实现100万上下文窗口

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用户报告了使用现有模型和量化技术实现技术壮举，并非来自前沿实验室的直接发布。
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报道来源 [1]

  1. r/LocalLLaMA TIER_1 English(EN) · /u/Anbeeld ·

    100万上下文，17GB模型，24GB显存：“我第一次能够加载近100万个token的上下文，并从文本的各个部分提取7根针”

    <table> <tr><td> <a href="https://www.reddit.com/r/LocalLLaMA/comments/1vkicyd/1m_context_with_17_gb_model_in_24_gb_vram_for_the/"> <img alt="1M context with 17 GB model in 24 GB VRAM: &quot;for the first time I was able to load a context of almost 1M tokens and extract 7 needles…

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