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我用來幫貓的圖加聖誕帽 使用免費chat gpt
不過用了幾次修圖 但免費板有使用次數 |
引用:
我出作業讓學生用軟體計算一些東西，繳交時除了答案外，還要付程式或指令碼 把資料給軟體讀取後，大概只要寫三五行簡單程式指令就能得到答案 結果上繳的作業至少八成所附的寫得落落長，一看就是用AI 考試時我就把學生寫的程式碼拿出來考說這行是在幹嘛的:D |
引用:
免費版的 Chatgpt 能力其實不如 qwen3 4B, Gemma4 E2B 引用:
AI 可以氛圍編碼，但在精簡程式碼跟優化方面其實表現很差 |
引用:
請教一下, 這二個你是指幾 b 的 model? 來玩一下 :) 如果我的 12gb ram 的顯卡玩得動的話   |
引用:
4B 就是 4B E2B 就是 E2B 我建議不要用 ollama 改用 llama.cpp 然後 12GB 顯卡實際上可以用 Gemma4 26BA4B、Qwen 3.6 35BA3B 的 4位量化，建議選擇 q4km 或 ud-q4k-xl 如果你原先覺得 12GB 跑不起來，那可能是 ollama 給你的錯誤觀念 https://huggingface.co/unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-GGUF https://huggingface.co/unsloth/Qwen3.6-35B-A3B-GGUF |
引用:
當初只是貪方便, 就 ollama 了, 聽說 ollama 下戴的 model 改名 gguf, llama.cpp 就可以用, 找時間來試試 Qwen 3.6 我有試過, 有趣的是, 27B 反而比 35B 慢, 你知道為什麼嗎? 經典的問題 "我要去洗車, 洗車場離我 50公尺, 我要開車去還是走路去" 27B = 90.6 秒 (回我開車去) ram 12GB + 9.6GB 35B = 12.9 秒 (回我開車去) ram 12GB + 15GB e4b = 4.3 秒 (回我走路去) ram 8.4GB 同樣都把 12GB ram 吃完, performance 不一樣, 所以我才在想, 是不是來找 12GB ram 以下的較好的 model??? 27B  35B  e4b  |
引用:
27B 這個是密集模型，35BA3B是 MoE 模型權重共 35B 但每次只啟動其中的 3B，速度會快很多 顯卡 vram 不夠會進行 cpu 卸載 權重一直在 cpu <> gpu 交換，所以速度會非常慢 |
引用:
學生集體抓瞎? :laugh: 在AI時代之前我也幹過類似的事情， 拿學生作業裏的來問他的思維路徑， 結果直接承認是GOOGLE複製來的。 :laugh: 我在中小學的時候還看過有人直接抄解答來一句: Answers may vary. :laugh: |
引用:
原來如此, 學習到了, 下次可以來好好挑些 MoE 模型, 感謝指引 :) |
引用:
不是隨機塗掉程式碼10行，要求5分鐘內捕上 正確補一行10分 然後發現掛蛋的學生有八成 |
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