GGUF 和 GGML 是用于存储推断模型的文件格式，特别是在语言模型如 GPT（生成式预训练变换器）的背景下。让我们探讨一下它们之间的关键区别，以及各自的优缺点。

GGML（GPT-Generated Model Language）: 由 Georgi Gerganov 开发，GGML 是一个为机器学习设计的张量库，便于在各种硬件上实现大型模型和高性能，包括 Apple Silicon。

优点:

• 早期创新: GGML 是早期尝试创建 GPT 模型文件格式的一种尝试。
• 单一文件共享: 它使在单个文件中共享模型成为可能，提高了便利性。
• CPU 兼容性: GGML 模型可以在 CPU 上运行，扩大了可访问性。

缺点:

• 灵活性受限: GGML 难以添加有关模型的额外信息。
• 兼容性问题: 引入新功能通常会导致与旧模型的兼容性问题。
• 需要手动调整: 用户经常需要修改设置，如 rope-freq-base、rope-freq-scale、gqa 和 rms-norm-eps，这可能会很复杂。

GGUF（GPT-Generated Unified Format），作为 GGML 的继任者，于 2023 年 8 月 21 日发布。这个格式代表了语言模型文件格式领域的一大进步，便于存储和处理像 GPT 这样的大型语言模型。

由来自人工智能社区的贡献者开发，包括 GGML 的创作者 Georgi Gerganov，GGUF 的创建符合大规模 AI 模型的需求，尽管它似乎是一项独立的努力。它在涉及 Facebook（Meta）的 LLaMA（大型语言模型 Meta AI）模型的情境中的使用凸显了它在 AI 领域的重要性。有关 GGUF 的更多详细信息，您可以参考 GitHub 的问题 这里 并探索 Georgi Gerganov 的 llama.cpp 项目 这里。

优点:

• 解决 GGML 的限制: GGUF 设计旨在克服 GGML 的缺点，提升用户体验。
• 可扩展性: 它允许添加新功能，同时与旧模型保持兼容性。
• 稳定性: GGUF 专注于消除破坏性变化，简化迁移到新版本的过程。
• 多功能性: 支持各种模型，超越了 llama 模型的范围。

缺点:

• 过渡时间: 将现有模型转换为 GGUF 可能需要相当长的时间。
• 需要适应: 用户和开发者必须适应这种新格式。

总结:

GGUF 是对 GGML 的升级，提供了更大的灵活性、可扩展性和兼容性。它旨在简化用户体验并支持超越 llama.cpp 范围的更多模型。虽然 GGML 是一个有价值的初步尝试，但 GGUF 解决了它的局限性，标志着语言模型文件格式开发的进步。这一过渡有望通过提高模型共享和使用效率来造福 AI 社区。