
让 llama.cpp 支持多模态向量模型
让 llama.cpp 支持多模态向量模型几周前,我们发布了 jina-embeddings-v4 模型的 GGUF 版本,大幅降低了显存占用,提升了运行效率。不过,受限于 llama.cpp 上游版本的运行时,当时的 GGUF 模型只能当作文本向量模型使用而无法支持多模态向量的输出。
来自主题: AI技术研报
7085 点击 2025-09-20 09:42
几周前,我们发布了 jina-embeddings-v4 模型的 GGUF 版本,大幅降低了显存占用,提升了运行效率。不过,受限于 llama.cpp 上游版本的运行时,当时的 GGUF 模型只能当作文本向量模型使用而无法支持多模态向量的输出。
T-MAC是一种创新的基于查找表(LUT)的方法,专为在CPU上高效执行低比特大型语言模型(LLMs)推理而设计,无需权重反量化,支持混合精度矩阵乘法(mpGEMM),显著降低了推理开销并提升了计算速度。