最近，Mac系统在运行大语言模型（LLMs）方面性能显著提升，特别是M系列芯片的支持。通过koboldcpp项目，用户可以在最新的MacOS Sonoma上本地部署无内容审查的大语言模型Causallm。编译时需添加LLAMA_METAL=1参数以确保使用M系列芯片加速，最终推理速度与N卡平台相当，用户可通过http://localhost:5001进行对话操作。
CausalLM-14B是一个无内容审查的开源大语言模型，可以在本地运行。它基于Qwen-14B，并加入了其他中文数据集。使用llama.cpp或llama-cpp-python可以运行该模型。
本研究发现，基于因果变换的语言模型（如GPT-3）在没有显式位置编码的情况下仍然具有竞争力。实验结果显示，这种模型通过网络获取隐含的绝对位置概念，从而弥补了缺失的信息。因果注意力使模型能够推断每个令牌可以关注的前任数，从而近似其绝对位置。因此，因果语言模型除了显式的定位机制外，还可以从因果掩码的影响中推导出位置意识。
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